Яка різниця між lapply і do.call? - r, функціональне програмування

Я вивчаю R нещодавно і мене бентежать дві функції: lapplyі do.call. Здається, вони "просто схожі на map функція в Lisp. Але чому існують дві функції з такою різною назвою? Чому просто не використовується функція, яка називається map?

Відповіді:

Існує функція, яка називається Map що може бути схожим на карту іншими мовами:

• lapply повертає список тієї ж довжини, що і X, кожен елемент якого є результатом застосування FUN до відповідного елемента X.

• do.call конструює та виконує виклик функції з імені або функції та списку аргументів, які повинні бути передані їй.

• Map застосовує функцію до відповідних елементів заданих векторів ... Map є простою обгорткою mapply який не намагається спростити результат, подібно до карти мапа Common Lisp (однак аргументи переробляються, однак). Майбутні версії можуть дозволити певний контроль над типом результату.

1. Map - це обгортка навколо mapply
2. lapply це особливий випадок mapply
3. Тому Map і lapply буде подібним у багатьох випадках.

Наприклад, тут є lapply:

lapply(iris, class)
$Sepal.Length
[1] "numeric"

$Sepal.Width
[1] "numeric"

$Petal.Length
[1] "numeric"

$Petal.Width
[1] "numeric"

$Species
[1] "factor"

І те саме використовуючи Map:

Map(class, iris)
$Sepal.Length
[1] "numeric"

$Sepal.Width
[1] "numeric"

$Petal.Length
[1] "numeric"

$Petal.Width
[1] "numeric"

$Species
[1] "factor"

do.call приймає функцію як вхід і розбризкує інші її аргументи у функцію. Він широко використовується, наприклад, для складання списків у простіші структури (часто з rbind або cbind)

Наприклад:

x <- lapply(iris, class)
do.call(c, x)
Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species
"numeric"    "numeric"    "numeric"    "numeric"     "factor"

lapply застосовує функцію до списку, do.call викликає функцію зі списком аргументів. Для мене це здається суттєвою різницею ...

Щоб навести приклад зі списком:

X <- list(1:3,4:6,7:9)

З lapply ви отримуєте середнє значення кожного елемента у списку так:

> lapply(X,mean)
[[1]]
[1] 2

[[2]]
[1] 5

[[3]]
[1] 8

do.call дає помилку, оскільки середнє очікує, що аргумент "обрізати" дорівнює 1.

З іншого боку, rbind пов'язує всі аргументи rowwise. Отже, щоб пов’язати X rowwise, ви робите:

> do.call(rbind,X)
[,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9

Якщо б ви використовували lapply, Застосовується R rbind до кожного елемента списку, даючи вам цю нісенітницю:

> lapply(X,rbind)
[[1]]
[,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3

[[2]]
[,1] [,2] [,3]
[1,]    4    5    6

[[3]]
[,1] [,2] [,3]
[1,]    7    8    9

Щоб мати щось на кшталт Map, вам потрібно ?mapply, що в цілому щось інше. Щоб отримати, наприклад, середнє значення кожного елемента в X, але з іншим обрізанням, ви можете використовувати:

> mapply(mean,X,trim=c(0,0.5,0.1))
[1] 2 5 8

lapply схоже на map, do.call не. lapply застосовує функцію до всіх елементів списку, do.call викликає функцію, де всі аргументи функції знаходяться у списку. Отже для a n список елементів, lapply мав n виклики функцій та do.call має лише один виклик функції. Так do.call зовсім відрізняється від lapply. Сподіваюся, це з’ясує вашу проблему.

Приклад коду:

do.call(sum, list(c(1, 2, 4, 1, 2), na.rm = TRUE))

і:

lapply(c(1, 2, 4, 1, 2), function(x) x + 1)

Найпростішими словами:

1. lapply ()</ strong> застосовує задану функцію до кожного елемента у списку, тому буде декілька викликів функцій.

2. do.call ()</ strong> застосовує дану функцію до списку в цілому, тому є лише один виклик функції.

> do.call("+",list(4,5))
[1] 9

L=list(c(1,2,3), c(4,5,6))

lapply(L, sum)

list( sum( L[[1]]) , sum( L[[2]]))

do.call(sum, L)

sum( L[[1]], L[[2]])

lapply(1:n,function,parameters)

do.call