R 中的更高级别函数 - 是否有官方的 compose 运算符或 curry 函数？

Question

我可以在 R 中创建一个 compose 运算符：

 `%c%` = function(x,y)function(...)x(y(...)) 

像这样使用：

 > numericNull = is.null %c% numeric
 > numericNull(myVec)
 [2] TRUE FALSE

但我想知道是否有一组官方函数可以执行此类操作以及其他操作，例如 R 中的柯里化。很大程度上，这是为了减少我的代码中括号的数量、函数关键字等。

我的咖喱函数：

> curry=function(...){
    z1=z0=substitute(...);z1[1]=call("list");
    function(...){do.call(as.character(z0[[1]]),
                          as.list(c(eval(z1),list(...))))}}
> p = curry(paste(collapse=""))
> p(letters[1:10])
[1] "abcdefghij"

这对于例如聚合特别好：

> df = data.frame(l=sample(1:3,10,rep=TRUE), t=letters[1:10])
> aggregate(df$t,df["l"],curry(paste(collapse="")) %c% toupper)
  l    x
1 1  ADG
2 2  BCH
3 3 EFIJ

我发现它比以下更优雅和可编辑：

> aggregate(df$t, df["l"], function(x)paste(collapse="",toupper(x)))
  l    x
1 1  ADG
2 2  BCH
3 3 EFIJ

基本上我想知道 - 这已经为 R 完成了吗？

Answer 1

roxygen 包中有一个名为 Curry 的函数。< br>
通过 R Mail Archive 上的此对话找到。

Answer 2

如果您希望变量的“名称”准确传递，则需要更复杂的方法。

例如，如果您执行 plot(rnorm(1000),rnorm(1000)) 那么您将在 x 轴和 y 轴上获得漂亮的标签。另一个例子是 data.frame

> data.frame( rnorm(5), rnorm(5), first=rpois(5,1), second=rbinom(5,1,0.5) )
    rnorm.5. rnorm.5..1 first second
1  0.1964190 -0.2949770     0      0
2  0.4750665  0.8849750     1      0
3 -0.7829424  0.4174636     2      0
4  1.6551403  1.3547863     0      1
5  1.4044107 -0.4216046     0      0

并不是说​​ data.frame 已经为列分配了有用的名称。

Curry 的某些实现可能无法正确执行此操作，从而导致不可读的列名称和绘图标签。相反，我现在使用这样的东西：

Curry <- function(FUN, ...) {
    .orig = match.call()
    .orig[[1]] <- NULL # Remove first item, which matches Curry
    .orig[[1]] <- NULL # Remove another item, which matches FUN
    function(...) {
        .inner = match.call()
        .inner[[1]] <- NULL # Remove first item, which matches Curry
        do.call(FUN, c(.orig, .inner), envir=parent.frame())
    }
}

这很复杂，但我认为它是正确的。 match.call 将捕获所有参数，完全记住定义参数的表达式（这对于漂亮的标签是必要的）。问题是它捕获了太多的参数——不仅是 ...，还有 FUN。它还会记住正在调用的函数的名称 (Curry)。

因此，我们要删除 .orig 中的前两个条目，以便 .orig 实际上只对应于 ... 参数。这就是为什么我们执行 .orig[[1]]<-NULL 两次 - 每次删除一个条目并将其他所有内容向左移动。

这样就完成了定义，我们现在可以执行以下操作来获得与上面完全相同的结果关于

Curry(data.frame, rnorm(5), rnorm(5) )( first=rpois(5,1) , second=rbinom(5,1,0.5) )

envir=parent.frame() 的最后说明。我用它来确保如果您有名为“.inner”或“.orig”的外部变量，不会出现问题。现在，所有变量都在调用 curry 的地方进行评估。

Answer 3

在 purrr 包中，现在有一个部分函数

Answer 4

如果您已经在使用 tidyverse 的 purrr 软件包，则 purrr::partial 是柯里化函数的自然选择。从 purrr::partial 的描述来看：

# Partial is designed to replace the use of anonymous functions for
# filling in function arguments. Instead of:
compact1 <- function(x) discard(x, is.null)

# we can write:
compact2 <- partial(discard, .p = is.null)

Answer 5

这两个函数实际上都存在于 roxygen 包中 (在此处查看源代码”（最初基于 Byron Ellis 在 R-Help 上的解决方案）：

Curry <- function(FUN,...) {
  .orig = list(...);
  function(...) do.call(FUN,c(.orig,list(...)))
}

Compose <- function(...) {
  fs <- list(...)
  function(...) Reduce(function(x, f) f(x),
                       fs,
                       ...)
}

注意 Reduce 函数的用法，这在尝试进行函数式编程时非常有帮助有关更多详细信息，请参阅 ?Reduce（其中还涵盖其他函数，例如 Map 和 Filter）。

还有你的 Curry 示例（用法略有不同）：

> library(roxygen)
> p <- Curry(paste, collapse="")
> p(letters[1:10])
[1] "abcdefghij"

这是一个展示 Compose 实用程序的示例（对字母应用三个不同的函数）：

> Compose(function(x) x[length(x):1], Curry(paste, collapse=""), toupper)(letters)
[1] "ZYXWVUTSRQPONMLKJIHGFEDCBA"

你的最终示例将像这样工作：

> aggregate(df[,"t"], df["l"], Compose(Curry(paste, collapse=""), toupper))
  l    x
1 1  ABG
2 2 DEFH
3 3  CIJ

最后，这里是使用 plyr 执行相同操作的方法（也可以使用 by 或 aggregate 轻松完成，如已经所示）：

> library(plyr)
> ddply(df, .(l), function(df) paste(toupper(df[,"t"]), collapse=""))
  l   V1
1 1  ABG
2 2 DEFH
3 3  CIJ

Answer 6

R 中函数式编程的标准位置现在是函数库。

来自图书馆：

函数式：Curry、Compose 和其他高阶函数

示例：

   library(functional)
   newfunc <- Curry(oldfunc,x=5)

CRAN：
https://cran.r-project.org/web/packages/function /index.html

PS：该库替代了ROxigen库。