Я часто хочу сделать следующее:
mat <- matrix(0,nrow=10,ncol=1)
lapply(1:10, function(i) { mat[i,] <- rnorm(1,mean=i)})
Но, я бы ожидал, что в этом цикле будет 10 случайных чисел, а у него 0. (Я не беспокоюсь о части rnorm. Ясно, что есть правильный способ сделать это. Я беспокоюсь о влиянии на мат из-за анонимной функции lapply) Могу ли я не влиять на матричный мат изнутри лаппетом? Почему нет? Есть ли правило определения области R, которое блокирует это?
Я обсуждал этот вопрос в этом связанном вопросе: "Является ли Rs семейством больше, чем синтаксическим сахаром". Вы заметите, что если вы посмотрите на подпись функции для for и apply, то они имеют одну критическую разницу: цикл for вычисляет выражение, а цикл apply оценивает функцию.
Если вы хотите изменить объекты, выходящие за рамки функции приложения, вам нужно использовать <<- или assign. Или более того, используйте что-то вроде цикла for. Но вам действительно нужно быть осторожным при работе с вещами вне функции, потому что это может привести к неожиданному поведению.
На мой взгляд, одна из основных причин использования функции apply явно указана, потому что она не изменяет ничего вне ее. Это основная концепция функционального программирования, в которой функции избегают побочных эффектов. Это также является причиной того, что семейство функций apply может использоваться в параллельной обработке (и подобные функции существуют в различных параллельных пакетах, таких как снег).
Наконец, правильный способ запуска вашего примера кода - также передать параметры вашей функции, как это, и назначить обратно вывод:
mat <- matrix(0,nrow=10,ncol=1)
mat <- matrix(lapply(1:10, function(i, mat) { mat[i,] <- rnorm(1,mean=i)}, mat=mat))
Лучше всего явно указывать параметр, если возможно (следовательно, mat=mat), а не выводить его.
Одним из основных преимуществ функций более высокого порядка, таких как lapply() или sapply(), является то, что вам не нужно инициализировать ваш "контейнер" (в этом случае матрица).
Как предполагает Фойтасек:
as.matrix(lapply(1:10,function(i) rnorm(1,mean=i)))
В качестве альтернативы:
do.call(rbind,lapply(1:10,function(i) rnorm(1,mean=i)))
Или просто как числовой вектор:
sapply(1:10,function(i) rnorm(1,mean=i))
Если вы действительно хотите изменить переменную выше области вашей анонимной функции (генератор случайных чисел в этом случае), используйте <<-
> mat <- matrix(0,nrow=10,ncol=1)
> invisible(lapply(1:10, function(i) { mat[i,] <<- rnorm(1,mean=i)}))
> mat
[,1]
[1,] 1.6780866
[2,] 0.8591515
[3,] 2.2693493
[4,] 2.6093988
[5,] 6.6216346
[6,] 5.3469690
[7,] 7.3558518
[8,] 8.3354715
[9,] 9.5993111
[10,] 7.7545249
См. этот пост о <<-. Но в этом конкретном примере for-loop будет иметь смысл:
mat <- matrix(0,nrow=10,ncol=1)
for( i in 1:10 ) mat[i,] <- rnorm(1,mean=i)
с незначительной стоимостью создания переменной индексации i в глобальной рабочей области.
Вместо фактического изменения mat, lapply просто возвращает измененную версию мата (в виде списка). Вам просто нужно назначить его мат и вернуть его обратно в матрицу с помощью as.matrix().