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Re: [問題] grid生樣本 避免for迴圈

看板R_Language作者 (locka)時間5年前 (2019/03/27 23:20), 編輯推噓6(6推 0噓 17→)
留言23則, 3人參與, 5年前最新討論串2/4 (看更多)
感謝 celestialgod 版主大大提點: 以前以為 *apply 家族的函數就已經是向量化(vectorized)的寫法了 查了資料才發現其實底層背後還是有 for 迴圈 (覺得震撼啊...) 試試看這樣的寫法 theta <- seq(0,1,len=100) df <- rep(19,len=100) n <- rep(20,len=100) vrt <- Vectorize(rt) x <- vrt(n=n, df=df, ncp=1/theta) 於是 x[,1] ... x[,100] 就是100個 n 等於20 然後對應各自 delta 值的 t 分配樣本了 (但是不知道 df, n 的預先定義有沒有意義?) 請版上各位高手再指點~ 謝謝大家 ====== 補充： 但還是有查到 *apply function 的好處: 1. 程式易讀性 2. 會 pre-allocate 向量的記憶體空間 2. 只影響區域變數不會改變全域變數 ref: https://www.r-bloggers.com/vectorization-in-r-why/ ※ 引述《ntpuisbest (阿龍)》之銘言： : n <- 20 : theta=seq(0,1,len=100) : rt(n ,1/theta ) : 如題 : 我想要生100組 ，每組都是n=20的t分配樣本 : 只是這100組的theta都不一樣 : 我像上面那樣打 只會回傳20個樣本 : 並不是我想要的 2000個樣本 請問要如何打才能要我要的結果 : 想避免for loop : 用loop的話 我知道怎麼做 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.3.67 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1553700002.A.12F.html
推
04/11 07:59, 5年前 , 1F
其實我對於易讀性這點很懷疑
04/11 07:59, 1F
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04/11 08:00, 5年前 , 2F
大部分人都能夠很快 看懂 for迴圈
04/11 08:00, 2F
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04/11 08:01, 5年前 , 3F
可是對於apply語法不懂的人很難看懂apply
04/11 08:01, 3F
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04/11 08:32, 5年前 , 4F
看不懂apply那可以從sapply開始學(認真誤) 我以前也覺得要
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04/11 08:32, 5年前 , 5F
指定row或column參數的apply很難看懂；相較之下sapply親切
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04/11 08:32, 5年前 , 6F
多了，傳進去的就是迭代進FUN的參數，跟for是一樣的概念，
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04/11 08:32, 5年前 , 7F
還更有彈性。看得懂for就看的懂sapply(應該吧XD)
04/11 08:32, 7F
推
04/11 23:57, 5年前 , 8F
*apply各種變形各有些微不同,之後可能還要用do.call,rbind
04/11 23:57, 8F
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04/11 23:59, 5年前 , 9F
而且如果想用平行運算,可能還要改回foreach
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推
04/12 00:02, 5年前 , 10F
我雖然會用*apply了，但常常懷疑*apply的好處
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04/12 00:04, 5年前 , 11F
preallocate 大概是我目前唯一覺得的好處
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04/12 00:05, 5年前 , 12F
但懂得自己preallocate 的話，其實for迴圈也沒什麼不好
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04/12 14:02, 5年前 , 13F
基本上我同意apply系列沒什麼好處 這也算是R特
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04/12 14:02, 5年前 , 14F
殊的撰寫風格，大多數人稱這種寫法是functional pro
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04/12 14:02, 5年前 , 15F
gramming，來避免一些太複雜的程式計算，至於好處壞
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04/12 14:02, 5年前 , 16F
處就是各有利弊，每個人看法不同
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推
04/12 14:03, 5年前 , 17F
至於平行的話，parallel::parLapply也都可以做，並
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推
04/12 14:03, 5年前 , 18F
不是只有foreach能用
04/12 14:03, 18F
推
04/12 14:36, 5年前 , 19F
apply系列，MATLAB有類似的寫法，不過不常看到人用
04/12 14:36, 19F
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04/12 14:39, 5年前 , 20F
parLapply能處理lapply,但windows就沒有辦法平行mcapply
04/12 14:39, 20F
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04/12 19:50, 5年前 , 21F
MATLAB的cellfun跟arrayfun 我的愛XDD
04/12 19:50, 21F
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04/12 19:50, 5年前 , 22F
我用matlab幾乎都用那個處理資料= =
04/12 19:50, 22F
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04/12 19:51, 5年前 , 23F
matlab雖然有JIT，但是preallocation還是比較快
04/12 19:51, 23F
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