1. map 族 其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply： > map(infos, typeof) $family...JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型的数据，导入的R 后就表现为嵌套列表的格式，也就是列表中的每个元素也都是列表。...， 在需要一个函数或者一个“~ 表达式”的地方， 可以用整数下标值表示对每个列表元素提取其中的指定成分，如： map_dbl(od, 1) ## [1] 101 102 > map_chr(od, "...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量， 而是将它们打包为一个列表。...使用示性函数的泛函 some some(.x, .p)，对数据列表或向量.x的每一个元素用.p判断， 只要至少有一个为真，结果就为真；every(.x, .p)与some类似，但需要所有元素的结果都为真结果才为真
使用purrr函数替代for循环的目的是将常见的列表问题分解为独立的几部分： 对于列表的单个元素，我们能找到解决办法吗？如果可以，我们就能使用purrr将该方法扩展到列表的所有元素。...每种类型的输出都有一个相应的函数： map()用于输出列表 map_lgl()用于输出逻辑型向量 map_dbl()用于输出双精度型向量 map_chr()用于输出字符型向量 每个函数都使用一个向量（注意列表可以作为递归向量看待...purrr函数都是用C实现的，这让它们的速度非常快，但牺牲了一些可读性。...第2个参数是列表的一个列表，给出了要传给各个函数的不同参数。随后的参数要传给每个函数。...reduce()函数使用一个“二元函数”（即两个基本输入），将其不断应用于一个列表，直到最后只剩下一个元素。
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats，它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。...其中，readr包用于读取数据，tidyr包用于整理数据，dplyr包用于数据转换，ggplot2包用于数据可视化，purrr包用于函数式编程。...包讲解 map系列函数的返回值如下： map_chr(.x, .f): 返回字符型向量 map_lgl(.x, .f): 返回逻辑型向量 map_dbl(.x, .f): 返回实数型向量 map_int...(.x, .f): 返回整数型向量 map_dfr(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_rows 按行合并为一个数据框 map_dfc(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_cols...按列合并为一个数据框 library(purrr) infos <- tibble( born=c(1990, 1992, 2000, 1985), family=c("张", "李",
它们允许你避免显式的循环和/或使用 apply() 或 purrr::map 家族函数。...现在我们有了三行（每个组一行），还有一个列表列 data，用于存储该组的数据。还要注意输出是 rowwwise();这一点很重要，因为它将使处理数据框列表变得更加容易。...rowwise()不仅适用于返回长度为1的向量的函数（又名总结函数）；如果结果是列表，它可以与任何函数一起工作。...list()意味着我们将得到一个列表列，其中每一行都是一个包含多个值的列表。...作为替代方案，我们建议使用 purrr 的 map() 函数执行逐行操作。但是，这很有挑战性，因为您需要根据变化的参数数量和结果类型来选择映射函数，这需要相当多的 purrr 函数知识。
R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...apply（）函数是一组超级有用的base-R函数，可用于vector或list的条目迭代执行操作，而无需编写for循环。...map_lgl(.x, .f) returns a logical vector 与tidyverse的方式一致，每个映射函数的第一个参数始终是要映射的数据对象，第二个参数始终是要迭代地应用于输入对象的每个元素的函数...但是，您需要确保在每次迭代中都返回一个具有一致列名的数据框。 map_df将自动绑定每次迭代的行。
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。...map map(.x, .f, ...) map函数接受一个向量、列表，对其每一个元素执行函数。 数据框其实是一种格式化表示的列表，所以也可以使用map迭代。 map函数默认返回列表。...，将多个列表包装为一个列表传给.f可。...invoke_map(.f, .x = NULL, ..., .env = NULL) invoke_map用于函数(.f参数)也不固定的情况。...如果此时使用map系列函数，那么就会返回一个值为NULL的列表。
这个包的神奇之处在于能批量处理问题，例如，可以读取多个文件，跑模型的时候，可以批量输入多个参数，并把结果合并起来做比较 install.packages("purrr") 接下来我们通过实例来看下此包的具体使用...[1]]) x[[2]]=as.data.frame(x[[2]]) x%>%flatten_dfc() ##多list横向合并，需要列名都不一样 x%>%flatten_dfr() ##读取列表中的同一个名称的子列表数据...##将各子列表的值相互交叉处合并，形成一个新的子列表 data <- list( id = c("John", "Jane"), greeting = c("Hello...(list()), list(list(list(1))) ) vec_depth(x) x %>% map_int(vec_depth)##每个子列表的深度计算 ##判断子列表数据是否存在，完整子列表值的匹配...便是所有的相关功能，总的来说是一个对列表进行深入操作的综合包。
构造数据集 下面是一个可重复的例子，构造两个数据集，一个是基于 data.frame 的列表，另一个是就要 data.table 的列表： x <- list( a = data.frame(r1...，这两个列表是没有任何差异的。...下面更新了一个用于合并的函数： reduceG <- function(G) { # Reduce elements of G if at least two elements # contain...::map(G, colnames) check_list <- combn(seq_along(cnames), 2, simplify = FALSE) common <- purrr::map...= 0) if (any(ri)) { purrr::map2(check_list[ri], common[ri], .f = function(x, y) { if (!
purrr替代循环 1 purrr循环 引用知乎张敬信的说法： ❝用 R 写 「循环」 从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...❞ R写循环有三个境界： 手动for循环 apply循环 purrr泛函式编程 其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。...dat = data.frame(y1 = rnorm(10),y2 = rnorm(10)+10) dat map(dat,mean) 这里，map是函数，mean是map的参数，测试数据： > dat...MET数据是作物两年多点的产量试验数据，这里我们分别对每一个地点的品种进行方差分析。...，进行方差分析，常规的做法是： 提取每一个地点的数据 对每一个地点的数据进行方差分析 loc1 = MET[MET$Location == "CI",] loc2 = MET[MET$Location
： 我们可以使用nest()函数将数据放入方便的嵌套表中，我们可以简单地对其进行map()覆盖并应用rsample包中的rolling_origin()函数，这样，我们的每项资产都将有自己的rolling_origin...100个观测值，并具有一个包含1个观测值的相应assessment()列表。...该函数对我们数据中的每项资产执行以下操作： 使用样本外t+1（assessment）数据，将这些列表绑定到一个dataframe中。...第一个rolling_origin()函数是用于通过获取前100天的数据并计算其上的tsfeatures函数来帮助在滚动的基础上向下折叠时间序列数据，这与使用zoo包的rollapply()函数来计算使用滚动平均值...列表中第一个资产的前几个观测结果如下： 其中包括XGBoost预测的概率、实际的观测结果、结果日期（样本外测试数据的日期），观测股价、计算出的日收益率（观测结果的副本）、从Yahoo收集了OHLC数据，
它涉及最小化平方残差的总和。L2正则化是OLS函数的一个小增加，以特定的方式对残差进行加权以使参数更加稳定。...结果通常是一种适合训练数据的模型，不如OLS更好，但由于它对数据中的极端变异（例如异常值）较不敏感，所以一般性更好。...当训练数据的极端变化很大时尤其如此，当样本大小较低和/或特征的数量相对于观察次数较多时这趋向于发生。 下面是我创建的一个模拟实验，用于比较岭回归和OLS在训练和测试数据上的预测准确性。...我首先设置了运行模拟的功能： 现在针对不同数量的训练数据和特征的相对比例运行模拟（需要一些时间）： d <- purrr::cross_d(list(n_train = seq(20,200,20),...对于不同的相对特征比例（平均数量的训练数据），两种模型对训练和测试数据的预测效果如何？ ? 再一次地，OLS在训练数据上表现稍好，但Ridge在测试数据上更好。
如果两个字符串的 Counter 对象相等，那么它们就是相同字母异序词对。...：{0} ms".format(time_taken_in_micro)) 17 展开列表清单 有时不知道列表的嵌套深度，并且只想把所有元素放在一个普通列表中。...可以通下面的方法得到数据： from iteration_utilities import deepflatten # 如果嵌套列表的深度只有1层 def flatten(l): return [item...for sublist in l for item in sublist] l=[[1,2,3],[3]] print(flatten(l)) # [1,2,3,3] # 如果不知道列表嵌套深度 l...=[int(x) for x in str(nums)] print(digit_list) # [1,2,3,4,5,6] 20 唯一性检查 下面的函数检查列表中的元素是否唯一。
此外，平台提供了一个控制台启动器]，用于从命令行启动平台，并为Gradle和Maven提供构建插件以[基于JUnit 4的Runner，用于在平台上运行任意TestEngine。...JUnit Vintage提供TestEngine，用于在平台上运行基于JUnit 3和JUnit 4的测试。...并且每个静态内部类都可以有自己的生命周期方法， 这些方法将按从外到内层次顺序执行。 此外，嵌套的类也可以用@DisplayName 标记，这样我们就可以使用正确的测试名称。...image-20210416232512919 动态测试 动态测试只需要编写一处代码，就能一次性对各种类型的输入和输出结果进行验证 @TestFactory @DisplayName("动态测试") Stream...image-20210416232702304 @CsvFileSource使用classpath中的CSV文件，CSV文件中的每一行都会导致参数化测试的一次调用 这种就完全把测试数据与测试方法隔离，达到更好解耦效果
在这一篇中我们将介绍一个人性化的单元测试利器——goconvey。...GoConvey介绍 GoConvey是一个非常非常好用的Go测试框架，它直接与go test集成，提供了很多丰富的断言函数，能够在终端输出可读的彩色测试结果，并且还支持全自动的Web UI。...) // 用于数组、切片、map和结构体相等 So(thing1, ShouldNotResemble, thing2) So(thing1, ShouldPointTo, thing2) So(thing1...goconvey 默认就会在本机的8080端口提供WebUI界面，十分清晰地展现当前项目的单元测试数据。...总结 本文通过一个完整的单元测试示例，介绍了如何使用goconvey工具编写测试用例、管理测试用例、断言测试结果，同时也介绍了goconvey丰富多样的测试结果输出形式。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...purrr::map，你应该会看到下面一段话： If a formula, e.g. ~ .x + 2, it is converted to a function....2 次，使用公式函数结合 purrr 可以写出更简洁的代码： df3 <- purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)) 我们检查下两种操作是否结果相同：...identical( purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(...，它并不是必需的技能，直接构造函数在大部分情况下可读性更好，读者千万不要本末倒置。
`map`系列函数 purrr包map()提供了一系列函数，它是tidyverse中的一个包。参阅R for Data Science一书。...该族包括几个函数，每个函数的输入都是向量，输出是指定类型的向量。例如，用这些函数对向量中的每个元素或数据框中的每列或列表的每个组件执行某些任务/函数，依此类推。 map() 创建一个列表。...map_lgl() 创建一个逻辑向量。 map_int() 创建一个整数向量。 map_dbl() 创建一个“双”或数字向量。 map_chr() 创建一个字符向量。.../Intro-to-R/lessons/map_purrr.html)。...library(purrr) # Load the purrr samplemeans <- map_dbl(rpkm_ordered, mean) 可以将这个包含的12个元素的向量作为一列，添加到
，然后从state中取出当前的房间列表，然后再当前的房间列表中添加一个新的房间，最后将整个列表从新设置到状态中。...data structure，非常适用于函数式编程，相同的输入总会预期到相同的输出。...在对象深复制、深比较上对比与Javascript的普通的深复制与比较上来说更加地节省空间、提升效率。我在这里做出一个实验（这里我并不保证实验的准确性，只是为了验证一下这个说法而已）。...实验方法：我这里会生成一个对象，对象有一个广度与深度，广度代表第一层对象中有多少个键值，深度代表每一个键值对应的值会有多少层。...，没有涉及到复杂的数据，比如说对象中再次嵌套数组，并且在每一个键值对应的值得广度上设计得也太过单一，只是一条直线下来。
ImageNet在图像识别上的进度已经使深度学习在活动识别方面趋于成功（在视频方向），在这篇教程中，我们会利用OpenCV进行深度学习的活动识别（照片源自Hara等人的论文） 我们用于人类活动识别的模型来自于...让我们创建自己的输入帧的二进制对象blob，我们此后把它交给人类活动识别卷积网络来处理： 第56-60行是从输入帧列表中创建二进制blob对象。...这说明，通过deque数据结构来进行移动帧图像预测可以获得更好的结果，因为它不会放弃前面全部的帧图像——移动帧图像预测只会丢弃列表中最早进入的帧图像，为那新到的帧图像腾出空间。...图4：移动预测（蓝色）利用一个完全填充的FIFO队列窗口来进行预测 批次预测（红色）不需要一帧一帧地移动。移动预测需要更多的计算力，但对于利用OpenCV和深度学习的人类活动识别来说会有更好的效果。...这个方法的效率要低一些；但是它却能获得更高的活动识别准确率，特别是当视频或现场的活动周期性改变时。 第56和57使得我们的帧队列在做出任何推断之前，把帧对列填充好。
一个被展平的数组是一个深度为 0 的数组，flat() 接受一个参数，一个代表深度的数字。深度指的是数组内嵌套的数量。下面这个例子可以帮你理解嵌套和深度。 ?...一个深度为 3 的嵌套数组 上面是一个深度为 3 的数组。它是一个数组在另一个数组的内部，又在另一个数组内部，又在另一个数组内部 ???。...通常在 JavaScript 中，数组的深度可以为无穷大，或者直到内存不足为止。假设一个数组的嵌套深度为3，并且我们仅将其展平到深度 2，那么主数组中仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ?...flatMap() flatMap() 用于展平嵌套数组并根据给出的像 map() 这样的函数更改值。此函数作用于数组并用一个回调函数作为参数。回调函数用于指示数组应该怎样被展平。...flatMap() 可用于展平深度为1的数组，它在内部调用 map 函数，后跟着参数深度为1的 flat 函数，。 句法 ? 返回值 带有操纵值的扁平数组，由提供给它的回调函数提供。
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