R：评估多个和不同变化的参数的函数

Question

我有一个有 4 个参数的函数：

    my.function <- function(w,x,y,z){
       w + x + y + z
    }

我可以给这个函数多个值 z:

> my.function(1,1,1,1:5)
[1] 4 5 6 7 8

但是，如果我想为函数提供 w,x,y 的值列表和 z 的值向量，这样函数将计算 [=] 的每个 set 17=] 与 z?

的每个元素

wxy.args <- list(set1 = list(w = 1.1, x = 2.1, y = 3.1),
                 set2 = list(w = 1.2, x = 2.2, y = 3.3),
                 set3 = list(w = 1.3, x = 2.3, y = 3.3))
z <- 1:5

理想情况下，我希望得到一个 n x m 矩阵，其中 n = set 和 m = z。因此，我想使用 outer()、but it doesn't seem like that is possible.

所以，我想这将涉及 apply family 之一或 apply 和 do.call 的某种组合，但我正在努力解决它。

提前致谢！

Answer 1

一个选项可以是：

sapply(z, function(x) lapply(wxy.args, function(y) sum(unlist(y), x)))

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
set1 7.3  8.3  9.3  10.3 11.3
set2 7.7  8.7  9.7  10.7 11.7
set3 7.9  8.9  9.9  10.9 11.9

Answer 2

library(purrr)

wxy.args %>% map(~c(.x, z = list(z))) %>%
  map(~do.call("my.function", args = .x)) %>%
  unlist() %>%
  matrix(nrow = length(wxy.args), byrow = TRUE)

给出：

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]  7.3  8.3  9.3 10.3 11.3
[2,]  7.7  8.7  9.7 10.7 11.7
[3,]  7.9  8.9  9.9 10.9 11.9

Answer 3

您可以使用 mapply 迭代您的集合。它遍历列表元素。我使用 do.call 将子列表传递给 my.function:

mapply(function(...) do.call(my.function, c(list(z = z), ...)), 
   wxy.args)
#     set1 set2 set3
#[1,]  7.3  7.7  7.9
#[2,]  8.3  8.7  8.9
#[3,]  9.3  9.7  9.9
#[4,] 10.3 10.7 10.9
#[5,] 11.3 11.7 11.9

必要时使用t转置矩阵。

Answer 4

要使用 outer 定义 my.function2，my.function 的一个版本，将 z 和 wxy 作为两个单独的参数，然后传递矢量化它的版本为 outer:

my.function2 <- function(z, wxy) do.call(my.function, c(wxy, z))
outer(z, wxy.args, Vectorize(my.function2))

给予：

     set1 set2 set3
[1,]  7.3  7.7  7.9
[2,]  8.3  8.7  8.9
[3,]  9.3  9.7  9.9
[4,] 10.3 10.7 10.9
[5,] 11.3 11.7 11.9

另一种更简单但稍微乏味的等效可能性是使用此版本的 my.function2 写出 my.function 的参数：

my.function2 <- function(z, wxy) my.function(wxy[[1]], wxy[[2]], wxy[[3]], z)

R：评估多个和不同变化的参数的函数

R: Evaluate function for multiple and differently-changing arguments

r

function

apply

do.call