这期是关于R中的loop function(循环函数)中的apply族函数的笔记。 当你想要对一个或一组对象执行循环时,使用循环函数可以用很短的语句来执行大量的工作。 目录 lapply与sapply apply mapply tapply 念碎碎 lapply与sapply > str(lapply) function (X, FUN, ...) 第一个参数X为目标list,第二个参数FUN为一个...
func1 <- function(matrix) { row_sum <- c() for (i in 1: nrow(matrix)) { row_sum[i] <- sum(matrix[i, ]) # 对每一行求和 } return(row_sum) } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 使用sapply()可以这样简化代码: func2 <- function(matrix) { return(sapply(1: nrow(matrix), func...
Python 借助concurrent.futures包 把需要遍历的元素放在 element_list 里面 importsys,concurrent.futures WORKER_NUM=10deffunction_for_each_element(ele):# Defines your function herewithconcurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=WORKER_NUM)asexecutor:executor.map(function_for_each_element,element_list)...
# 创建一个向量 fruits <- c("apple", "banana", "orange") # 使用for循环遍历向量并输出索引和元素 for (i in seq_along(fruits)) { print(paste("Index:", i, "Fruit:", fruits[i])) } 输出: 代码语言:txt 复制 [1] "Index: 1 Fruit: apple" [1] "Index: 2 Fruit: banana" [1] "I...
在R语言中，loop function，特别是apply族函数，是处理数据集和执行循环操作的强大工具。这些函数允许我们以简洁的方式处理和操作数据，避免了繁琐的循环代码。接下来，我们将详细介绍R语言中的apply族函数，包括lapply、sapply、apply、mapply和tapply。首先，lapply和sapply是处理列表的循环函数。lapply接收一个...
Writing for, while loops is useful when programming but not particularly easy when working interactively on the command line. There are some functions which implement looping to make life easier lapply: Loop over a list and evaluate a function on each elementsapply: Same as lapply but try to ...
循环创建新的dataframe列: 在R中,可以使用for循环来创建新的dataframe列。首先,我们需要定义一个空的dataframe,然后使用for循环遍历需要创建的列的值,并将其添加到dataframe中。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 # 创建一个空的dataframe df <- data.frame() # 定义需要创建的列的值 values <- c(1, ...
Afterwards, the for-loop checks whether it reached the last object of the collection specified in the head of the loop. If this is the case, the for-loop is stopped. If this is not the case, the code block within the for-loop is repeated....
#=== use for loop === # cvknn1 <- function(dataset,cl,kfold,kn){ Acc <- rep(0,kfold) CVindex <- caret::createFolds(y= cl, k= kfold, list = FALSE) # cross validation index for(k in 1:kfold){ classout <- class::...
编辑:我在 for 循环中添加了另一个过程(结果存储在"otherresult"向量中)以尝试使它更真实。 使用递归的最佳时机 recCount<-1#which recursive iteration we are inallLetters<-LETTERS[1:26]endPoint<-6#after how many recursions do we stopruns<-5recEx<-function(resultList,otherResultList,inLetters,out...