我应该使用 sapply to 运行 不需要参数的模拟吗？
Should I use sapply to run simulations that don't require an argument?
我正在 运行 进行数千次不需要任何参数的模拟。这是一个非常简单的例子：
simulate <- function() sum(sample(1:10, size = 5))
我可以 运行
results <- rep(0,1000)
for(i in 1:1000){
results[i] <- simulate()
}
...但我读过很多次，for 循环在 R 中很慢，我需要最大化速度（我正在做的实际模拟比这更耗时）。
- 我应该在
results 上使用 apply 家族的成员吗？如果是的话怎么办？
- 如果
results 的元素不是，sapply 是否仍比 for 循环快
正在模拟功能中使用？
您可以为此使用 sapply，但通常对于这种情况我更喜欢 replicate。
set.seed(123)
replicate(10, simulate())
#[1] 29 24 27 29 29 19 22 31 28 23
您还可以在 purrr 中使用 rerun，其行为方式与 replicate 相同。
使用sapply 方式是使用匿名函数。
sapply(1:10, function(X) simulate())
我正在 运行 进行数千次不需要任何参数的模拟。这是一个非常简单的例子：
simulate <- function() sum(sample(1:10, size = 5))
我可以 运行
results <- rep(0,1000)
for(i in 1:1000){
results[i] <- simulate()
}
...但我读过很多次，for 循环在 R 中很慢，我需要最大化速度（我正在做的实际模拟比这更耗时）。
- 我应该在
results上使用apply家族的成员吗？如果是的话怎么办？ - 如果
results的元素不是，sapply是否仍比 for 循环快 正在模拟功能中使用？
您可以为此使用 sapply，但通常对于这种情况我更喜欢 replicate。
set.seed(123)
replicate(10, simulate())
#[1] 29 24 27 29 29 19 22 31 28 23
您还可以在 purrr 中使用 rerun，其行为方式与 replicate 相同。
使用sapply 方式是使用匿名函数。
sapply(1:10, function(X) simulate())