向量化这个 for 循环：将函数应用于子索引？

发布于 2024-10-22 07:47:36 字数 273 浏览 1 评论 0原文

有什么方法可以向量化以下内容吗？

# x: some vector
# index: some vector of indeces
n <- length(index)
y <- rep(NA, n)
for (i in 1:n) {
  y[i] = myfunction(x[1:index[i])
}

基本上，我想将 myfunction 应用于向量 x 的各个子集。似乎 apply 函数不是为了处理这个问题而构建的。

原文

Is there some way to vectorize the following?

# x: some vector
# index: some vector of indeces
n <- length(index)
y <- rep(NA, n)
for (i in 1:n) {
  y[i] = myfunction(x[1:index[i])
}

Basically, I'd like to apply myfunction to various subsets of the vector x. It doesn't seem like the apply functions are built to handle this.

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极度宠爱 2024-10-29 07:47:36

我不确定我是否明白你在做什么，但如果你想从 x 向量中获取第一个 index-es 元素的数量，而不是组成一些示例数据：

x <- runif(10)
index <- c(2,5,4,8)

并尝试：

> lapply(index, function(index) return(x[1:index]))
[[1]]
[1] 0.3869757 0.4060021

[[2]]
[1] 0.3869757 0.4060021 0.4843015 0.2064443 0.4614179

[[3]]
[1] 0.3869757 0.4060021 0.4843015 0.2064443

[[4]]
[1] 0.3869757 0.4060021 0.4843015 0.2064443 0.4614179 0.9278044 0.7351291
[8] 0.9792204

I am not sure if I understand what you are up to, but if you want to get from the x vector the first index-es number of elements, than make up some sample data:

x <- runif(10)
index <- c(2,5,4,8)

And try:

> lapply(index, function(index) return(x[1:index]))
[[1]]
[1] 0.3869757 0.4060021

[[2]]
[1] 0.3869757 0.4060021 0.4843015 0.2064443 0.4614179

[[3]]
[1] 0.3869757 0.4060021 0.4843015 0.2064443

[[4]]
[1] 0.3869757 0.4060021 0.4843015 0.2064443 0.4614179 0.9278044 0.7351291
[8] 0.9792204

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