使用lapply进行递归(所以没有foor循环) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R语言中的apply函数族

简介由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用...lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。...1.462 4.260 5.552 rapply函数 rapply是一个递归版本的lapply，它只处理list类型数据，对list的每个元素进行递归遍历，如果list包括子元素则继续遍历

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R语言︱数据分组统计函数族——apply族用法与心得

笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。...函数sapply是函数lapply的一个特殊情形，对一些参数的值进行了一些限定，其使用格式为： sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)...，所以它使用起来会更加安全，有的时候会更快。...USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。 FUN.VALUE 一个通用型向量，FUN函数返回值得模板。...的用法因为一直想不明白，所以最开始的时候都不太会使用这个函数来进行并行处理，最近想明白，用了一下发现验证了我的想法。

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...x是4元向量，x*x也是4元向量，>是向量运算符，所以8实际是进行了循环补齐，实际是进行了如下比较 x*x>c(8,8,8,8) 返回值是布尔值向量 [1] TRUE FALSE TRUE TRUE...其中进行的是x中的每一个元素一次进行ifelse中的逻辑判断，返回相应的值，自动进行了循环补齐。所以ifelse是向量化的。...所以列表不是向量。但从技术上来说，列表就是向量，属于递归型向量(recursive vector)。...lapply和sapply 因为数据框技术上就是列表，所以lapply和sapply可以应用于数据框。

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R语言数据清洗实战——复杂数据结构与list解析

使用httr包结合浏览器抓包工具进行网页数据抓取虽然非常方便，但是获取的数据后期处理工作量却非常庞大的。因为大部分json数据包返回之后都会被转换为R语言中的非结构化数据类型——list。...（不幸的是大部分json数据包都是递归结构的）对于list数据结构的处理，你可以通过手动构造循环来处理（无论是自己书写显式的循环还是借助矢量化函数）。...具体情况如何，我们用一个循环自己查看下！...library("rlist") library("pipeR") rlist的使用还是有一定难度的，因为涉及到一些非结构化数据以及递归的操作，今天只涉及其中一个函数，即list.map() list.map...（就跟python中的lambda差不多一个意思，没有函数名的无头函数）。

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1x0 Vuex 核心 - State & Mutations

foor: () => state.foor, //支持一个回调函数，且参数便是状态对象。...(['count', 'foor']) } 复制代码如果计算属性成员的名称与 Vuex 中状态的名称相同，那么数组取值的方式将会更加的简单方便。...import { mapState } from "vuex"; export default { computed: { foor: 'foor', bar : 'bar',...Vuex.mapMutations(['increment']), } 复制代码 Mutation 的相关规则与状态变更相关的规则由于 Vuex 存储的状态实际上就是普通 Vue 组件实例上的响应式数据，所以再使用...Mutation 进行状态变更时必须要遵守与 Vue 相同的注意事项：状态最好要在创建 Vuex 应用时就已经手动声明好。

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隐式循环及function函数

隐式循环在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...(sceList, dim)) 正好复习R语言基础的时候，学到了apply()和lapply()两个函数，那一起来了解一下隐式循环吧！...FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数 simplify:表明是否应简化结果的逻辑,一般默认为 = TRUE 使用的小栗子： #循环处理数据 test<- iris[1:6,1:4] apply...lapply是apply()函数的变种，主要用于处理列表/向量（列表/向量没有行和列的概念，所以会比对矩阵/数据框的操作更简单一些），也更适用于批量读取数据或者处理统计数据基本语法为： lapply(...写函数的函数——function() 使用apply或者lapply函数时，都有FUN参数，就是我们在执行循环时需要用的函数，这个函数可以是内置的比如mean或者sum等函数，也可以由我们自己构建如果需要写对应需求的函数

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R语言 apply函数家族详解

USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。...b...5" $c [1] "c...1" "c...2" "c...3" "c...4" "c...5" vapply {base} vapply类似于sapply函数，但是它的返回值有预定义类型，所以它使用起来会更加安全...USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。...将对...中的每个参数运行FUN函数，如有必要，参数将被循环。...的递归版本 rapply(X， FUN， classes = "ANY"， deflt = NULL， how = c("unlist"， "replace"， "list")， ...)

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R语言实现并行计算

Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势，然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。...那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包：隐式并行：OpenBLAS，Intel MKL，NVIDIA cuBLAS等；显性并行：parallel（主打lapply应用）、foreach（主打for循环）...我们不需要再安装这个包，可以直接进行相关的计算。首先我们看下里面的几个核心的函数： 1. detectCores() 发现PC终端有多少个核。所谓核就是CPU的性能体现，越多越好。...6. parLapply(), parSapply(), 和 parApply() 和函数 lapply, sapply 及 apply一一对应。可以直接将自定义的函数引入并行环境。...然而对于递归计算需要一定的优化才能使用并行计算，不然不一定有单机的效率高。

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R语言入门系列之三：R脚本

1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...loop") i=1 repeat{ print(a) i=i+1 if(i==5){ break } } 3高级函数 aggregate()函数对于向量和矩阵，我们可以方便的使用循环等来进行统计计算...下面我们以R内置数据mtcars为例展示其使用方法： attach(mtcars) aggregate(mpg, by=list(cyl), FUN=mean) #根据cyl进行分组计算mpg均值结果如下所示...apply函数家族 apply函数家族主要成员如下： apply 对数组行或者列使用函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...) lapply 对列表或者向量使用函数 lapply...lapply()通过对x的每一个元素运用函数，生成一个与元素个数相同的值列表： lapply(X, FUN, ...)

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「R」apply,lapply,sapply用法探索

但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...3. lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’...21.5321427 $c [1] 0.0 0.0 0.5 1.0 1.0 lapply就可以很方便地把list数据集进行循环操作了，还可以用data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象...，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。...> lapply(data.frame(x), sum) $x1 [1] 12 $x2 [1] 12 lapply会自动把数据框按列进行分组，再进行计算。

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【R语言经典实例8】如何定义一个R函数。

，匿名函数是没有函数名称但在单行的语句中很实用的函数。...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(...条件执行 R语法中包含if语句，更多详情可以使用help(Control)命令查看。循环语句 R语法中也包括for循环、while循环以及repeat循环语句。...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(...条件执行 R语法中包含if语句，更多详情可以使用help(Control)命令查看。循环语句 R语法中也包括for循环、while循环以及repeat循环语句。

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120-R可视化38-尝试控制拼图的间隙

之前我们已经说过一些拼图的知识了：[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] [[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] [[119-R可视化37-利用循环实现...搜寻了一圈，发现无论是patchwork 亦或是cowplot，都没有提供比较方便的，设定间隙的参数。或许我们可以通过分配给四张图相同的width 和heights，再把小的给空白？...重复使用管道？实在是不够优雅。...使用递归结合aplot 试试看递归： p_list lapply(1:8, function(x) {p1}) multi_Aplot <- function(x){ if(x == 1){...有没有更加优雅的拼图间隙控制的方法呢？欢迎后台告诉我哦。

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R语言中的批处理函数

在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。 apply函数一般有三个参数，第一个参数代表矩阵对象，第二个参数代表要操作矩阵的维度，1表示对行进行处理，2表示对列进行处理。...2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。欢迎各位学习交流

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快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...另外，apply 函数用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...总结 ❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。它们包括 lapply、sapply、apply 和 tapply 函数，每个函数都有各自的用途。...使用这些函数可以方便地对数据进行多种操作，提高编程效率。 ❞

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JavaScript instanceof 运算符深入剖析

由其本文涉及显示原型和隐式原型，所以下面对这两个概念作一下简单说明。...__proto__ 为 null，前提是没有在 Firefox 或者 Chrome 下修改过这个属性。这个属性指向它的原型对象。...= L // 循环查找 L 是否还有 __proto__ L = Function.prototype....Foo instanceof Foo // 为了方便表述，首先区分左侧表达式和右侧表达式 FooL = Foo, FooR = Foo; // 下面根据规范逐步推演 O = FooR.prototype...= L // 再次循环查找 L 是否还有 __proto__ L = Object.prototype.

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R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法

（10）.export:在编译函数的时候需要预先加载一些内容进去，类似parallel的clusterExport 如果你不知道自己的机器有没有启动并行，你可以通过以下的函数来进行查看，帮助你理解自己电脑的核心数...所以这个我超级喜欢！这里需要注意的一点是：a, b叫循环变量，循环次数取两者长度中最小的。譬如a=1,2,3 b=1,2，也就只能循环两次。...，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。...参数解读： by：按照什么顺序循环； matrix和data.frame都默认是“row”，“cell”是按列依次输出（所以对于“cell”，chunksize只能指定为默认值，...，并没有必要使用并行计算模式改进其运算效率。

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几种加快R语言运算的方法

提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等....实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法. 1, 向量化 R语言允许用户进行向量化编程, 这样速度更快....比如我们计算100万随机数, 计算他们的平方, 这里使用两种方法: 第一种, for循环; 第二种, 向量化 set.seed(123) dat= rnorm(1000000) for循环 system.time...所以在使用变量时, 提前声明变量的大小, 会提升速度不预先分布内存这个程序, 不知道dat的长度是多少, 因此是动态的内存结构....apply函数代替for循环 apply函数及其变种: lapply sapply tapply 如果各个迭代之间相互独立, 那么apply函数是可以代替for循环的 for循环 set.seed(123

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V5版seurat读取不同格式单细胞数据

如果是单个样品，直接读取进来然后创建seurat对象即可：初试Seurat的V5版本主要区别在于，V4版本中一般是循环读取样品，使用CreateSeuratObject创建seurat对象，然后使用merge...对数据进行整理。...而在V5版的seurat中如果是分开读取多个文件后，再使用merge函数其实并没有把每个样品的表达量矩阵merge。...使用Seurat的v5来读取多个10x的单细胞转录组矩阵使用Seurat的v5来读取多个不是10x标准文件的单细胞项目不同格式单细胞多数据读取方法读取数据进行分析之前，我们需要安装加载需要的R包，...$orig.ident) #查看每个样本的细胞数 head(sce.all@meta.data) h5格式 h5格式其实也有对应的函数Read10X_h5()可以直接读取，但是Read10X_h5使用循环读取多个数据文件

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【测评】提高R运行效率的若干方法

唯一需要改进的地方就是速度太慢了，因为做相关性分析，要计算6万多次相关系数，居然要花了547秒，接近10分钟的时候才计算完毕，时间就是金钱，有没有办法提高R程序的运行效率呢？...首先，我们看看最花费时间的这段函数：第一招：用apply函数代替For循环其实我们知道在R里面最能提升效率的一个方法就是少用For循环，多用apply，因为R是面向数组的语言，apply面向数组遍历...站长这里用的lapply函数自然是极好的，特别适合遍历list元素，因为事前把lungTMP这个表的rowname装到了list里面，用lapply（相当于list+apply）来遍历，真的值得大家都来学习...第二招：利用函数编译提高效率既然循环没有问题，那我猜会不会是cor.test这个函数计算花费的时间太长了。...第五招：多线程并行运算经过上面的尝试之后，我们体会到pathway.score这个函数包含数据索引，计算，递归，循环，建表等诸多操作，因此单独使用一种方法可能对总体速度提高不是很明显，因此最好是能同时计算

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131-R茶话会23-R的随机数有点坑

set.seed(33) > runif(2) [1] 0.4459405 0.3946503 > set.seed(33) > runif(2) [1] 0.4459405 0.3946503 所以说...换句话说，如果你的循环调用了随机函数，则这个seed 一定要设定在循环内部，否则你永远无法重复出自己的代码。...当我在循环内部加了一个种子： sce = lapply(unique(batchFactor) , function(current.batch){ set.seed(32) idx = which...names(5): cell sample malignancy celltype sizeFactor reducedDimNames(0): altExpNames(0): 虽然一般来说，我们并不会在循环内部使用相同的种子...你们有没有什么解决随机数的方案呢？

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