Может ловить не модифицировать переменные в более высокой масштабе

Question

Я часто хочу делать по сути следующим образом:

mat <- matrix(0,nrow=10,ncol=1)
lapply(1:10, function(i) { mat[i,] <- rnorm(1,mean=i)})

Но, я бы ожидал, что в нем будет 10 случайных чисел, а скорее у него 0 (я не беспокоюсь о части RNORM. Очевидно, что есть правильный способ сделать это. Я беспокоюсь о влиянии коврика в пределах Анонимная функция Lapply) Могу ли я не повлиять на матричный коврик изнутри Lapply? Почему нет? Есть ли навесное правило R, которое блокирует это?

Answer 1

Я обсудил эту проблему в этом связанном вопросе: "R's применяет семью больше, чем синтаксический сахар«. Вы заметите, что если вы посмотрите на подпись функции для for и apply, у них одна критическая разница: for петля оценивает выражение, в то время как apply петля оценивает А. функция.

Если вы хотите изменить вещи за пределами объема функции Применить, вам нужно использовать <<- или assign. Отказ Или больше до точки, используйте что-то вроде for Петля вместо этого. Но вам действительно нужно быть осторожным при работе с вещами вне функции, потому что она может привести к неожиданному поведению.

На мой взгляд, одна из основных причин использовать apply Функция явно потому, что она не изменяет за пределами этого. Это основная концепция в функциональном программировании, в котором функции избегают побочные эффекты. Отказ Это также причина, по которой apply Семья функций можно использовать в параллельной обработке (и аналогичные функции существуют в различных параллельных пакетах, таких как снег).

Наконец, правильный путь для запуска вашего примера кода должен также пройти параметры для вашей функции, так и присвоить обратно вывод:

mat <- matrix(0,nrow=10,ncol=1)
mat <- matrix(lapply(1:10, function(i, mat) { mat[i,] <- rnorm(1,mean=i)}, mat=mat))

Всегда лучше всего быть явным примерно в параметре, когда это возможно (следовательно mat=matскорее, чем вывод.

Answer 2

Одно из основных преимуществ функций высшего порядка, как lapply() или sapply() Это то, что вам не нужно инициализировать свой «контейнер» (в этом случае матрицы).

Как предполагает Fojtasek:

as.matrix(lapply(1:10,function(i) rnorm(1,mean=i)))

В качестве альтернативы:

do.call(rbind,lapply(1:10,function(i) rnorm(1,mean=i)))

Или, просто как числовой вектор:

sapply(1:10,function(i) rnorm(1,mean=i))

Если вы действительно хотите изменить переменную выше объема вашей анонимной функции (генератор случайных номеров в этом случае), используйте <<-

> mat <- matrix(0,nrow=10,ncol=1)
> invisible(lapply(1:10, function(i) { mat[i,] <<- rnorm(1,mean=i)}))
> mat
           [,1]
 [1,] 1.6780866
 [2,] 0.8591515
 [3,] 2.2693493
 [4,] 2.6093988
 [5,] 6.6216346
 [6,] 5.3469690
 [7,] 7.3558518
 [8,] 8.3354715
 [9,] 9.5993111
[10,] 7.7545249

Видеть эта почта о <<-. Отказ Но в этом конкретном примере для петли просто сделает больше смысла:

mat <- matrix(0,nrow=10,ncol=1)
for( i in 1:10 ) mat[i,] <- rnorm(1,mean=i)

с незначительной стоимостью создания переменных индексации, i, в глобальном рабочем пространстве.

Answer 3

Вместо того, чтобы фактически изменять коврик, Lapply просто возвращает измененную версию мата (в виде списка). Вам просто нужно назначить его коврике и включить его обратно в матрицу, используя as.matrix().