Идиома R для коммутатора/футляра

У меня есть код R, который выглядит в основном так:

compute.quantiles <- function(mu, type) {

  ## 'mu' and 'type' are vectors of the same length

  var <- ifelse(type=='a', 6.3523 * mu^2,
         ifelse(type=='b', 234.23 * mu,
         ifelse(type=='c', {s <- 9.8 * ((mu-0.3)/3)^(6/7)+0.19; mu + mu^2/s},
         ifelse(type=='d', 56.345 * mu^1.5,
         ifelse(type=='e', 0.238986 * mu^2,
         ifelse(type=='f', mu + 1.1868823 * mu^2,
         NA ))))))

  # ...then do something with var...
}

Некоторые примеры ввода и вывода:

print(compute.quantiles(2:4, c('c','d','e')))
[1]   2.643840 292.777208   3.823776

Это работает правильно, но это отвратительно с глубоким вложением, поэтому мне интересно, есть ли другая идиома, которая работает лучше. У кого-нибудь есть предложение? Если switch() принял вектор в качестве первого аргумента, это будет работать красиво, но оно просто принимает скаляр.

Ответ 1

Думаю, я придумал что-то, что мне больше нравится:

## Vector-switch
vswitch <- function(EXPR, ...) {
    vars <- cbind(...)
    vars[cbind(seq_along(EXPR), match(EXPR, names(list(...))))]
}

compute.quantiles <- function(mu, type) {
  stopifnot(length(mu) == length(type))

  vswitch( type,
    a = 6.3523 * mu^2,
    b = 234.23 * mu,
    c = mu + mu^2/(9.8 * ((mu-0.3)/3)^(6/7)+0.19),
    d = 56.345 * mu^1.5,
    e = 0.238986 * mu^2,
    f = mu + 1.1868823 * mu^2)
}

С кодом индексирования матрицы всего за 2 строки я думаю, что это нормально для моего слишком умного кода. =)

Ответ 2

Вот альтернативный подход:

library(data.table)
# Case selection table:
dtswitch <- data.table(type=letters[1:6],
                      result=c("6.3523 * mu^2",
                               "234.23 * mu",
                               "{s <- 9.8 * ((mu-0.3)/3)^(6/7)+0.19; mu + mu^2/s}",
                               "56.345 * mu^1.5",
                               "0.238986 * mu^2",
                               "mu + 1.1868823 * mu^2"),
                      key="type")

# Data to which you want the cases applied:
compute <- data.table(type=letters[3:5],mu=2:4,key="type")

# Join the data table with the case selection table, and evaluate the results:
dtswitch[compute,list(mu,result=eval(parse(text=result)))]
#>   type mu     result
#>1:    c  2   2.643840
#>2:    d  3 292.777208
#>3:    e  4   3.823776

Вместо того, чтобы создавать таблицу dtswitch в R-коде, вы можете сохранить ее во внешней электронной таблице или базе данных, а затем загрузить в нее. Возможно, вам будет удобно, если у вас много разных случаев или они часто меняются, и вы хотите контролируйте их из центра.

Ответ 3

Реализация Кена Уильямса vswitch не подходит для некоторых типов входов. Я думаю, что это более гибко:

vswitch <- function(expr, ...) {
  lookup <- list(...)
  vec <- as.character(expr)
  vec[is.na(vec)] <- "NA"
  unname(do.call(c, lookup[vec]))
}

Чтобы использовать его с числовыми значениями поиска, вам нужно указать или вернуть их:

num_vec <- c(1, 3, 2, 2, 1)
vswitch(num_vec, `1` = 10, `2` = 25, `3` = 50)
## [1] 10 50 25 25 10

С поиском символов:

char_vec <- letters[num_vec]
vswitch(char_vec, a = "Albert", b = "Bertrand", c = "Charles")
## [1] "Albert"   "Charles"  "Bertrand" "Bertrand" "Albert"

Ответ 4

Возможно, что-то подобное работает:

compute.quantiles <- function(mu, type) {
  stopifnot(length(mu) == length(type))

  vars <- cbind(
    a = 6.3523 * mu^2,
    b = 234.23 * mu,
    c = mu + mu^2/(9.8 * ((mu-0.3)/3)^(6/7)+0.19),
    d = 56.345 * mu^1.5,
    e = 0.238986 * mu^2,
    f = mu + 1.1868823 * mu^2)

  vars[cbind(seq_along(mu), match(type, colnames(vars)))]
}

Не уверен, что это будет выглядеть слишком "продвинутым" для будущего читателя (включая меня).

Ответ 5

Я не мог удержаться от добавления другого ответа с совершенно другим подходом. Вот оно.

## Sort of a cross between tapply() and ave()
tswitch <- function(x, INDEX, ...) {
  l <- substitute(list(...))
  s <- split(x, INDEX)
  pf <- parent.frame()
  split(x, INDEX) <- lapply(names(s), function(n) 
    eval(l[[n]], list(x=s[[n]]), pf)
  )
  x
}

compute.quantiles <- function(mu, type) {
  stopifnot(length(mu) == length(type))

  tswitch(mu, type,
    a = 6.3523 * x^2,
    b = 234.23 * x,
    c = x + x^2/(9.8 * ((x-0.3)/3)^(6/7)+0.19),
    d = 56.345 * x^1.5,
    e = 0.238986 * x^2,
    f = x + 1.1868823 * x^2)
}

И пример ввода и вывода:

> compute.quantiles(2:4, c('c','d','e'))
[1]   2.643840 292.777208   3.823776

Преимущество этой реализации заключается в том, что она вычисляет только те значения length(mu), которые необходимо вычислить. Напротив, метод vswitch выше вычисляет значения length(mu) * M, где M - количество "случаев" в коммутаторе. Поэтому, если вычисления являются дорогостоящими или большие данные, эта версия может быть выигрышной.