R 中恒等函数的实际用途是什么？

Question

Base R 定义了一个identity 函数，一个返回其参数的简单恒等函数（引用自?identity）。

它的定义是：

identity <- function (x){x}

为什么这样一个微不足道的函数会有用？为什么它会被包含在基础 R 中？

Answer 1

不管它的价值如何，它位于基础包源代码中的 funprog.R（函数式编程的东西）中，并且它在 2008 年被添加为“便利函数”：我可以想象（但不能给出一个直接的例子！）函数式编程方法中会有一些上下文（即使用 Filter、Reduce、Map等等）它会在哪里方便有身份识别功能...

r45063 | hornik | 2008-04-03 12:40:59 -0400 (Thu, 03 Apr 2008) | 2 lines

Add higher-order functions Find() and Position(), and convenience
function identity().

Answer 2

除了函数式编程之外，identity 还用于 R 中的另一个上下文，即统计。这里用来指代链接函数 ://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model" rel="nofollow">广义线性模型。有关此内容的更多详细信息，请参阅 ?family 或 ?glm。这是一个示例：

> x <- rnorm(100)
> y <- rpois(100, exp(1+x))
> glm(y ~x, family=quasi(link=identity))

Call:  glm(formula = y ~ x, family = quasi(link = identity))

Coefficients:
(Intercept)            x
      4.835        5.842

Degrees of Freedom: 99 Total (i.e. Null);  98 Residual
Null Deviance:      6713
Residual Deviance: 2993         AIC: NA

但是，在这种情况下，将其解析为字符串而不是函数将实现相同的效果：glm(y ~x, family=quasi(link="identity"))

编辑：如下面的注释所示，函数 base::identity 不是链接构造函数使用的函数，它仅用于解析链接名称。 （我不会删除这个答案，而是将其保留以帮助澄清两者之间的区别。）

Answer 3

我只是这样使用它：

fit_model <- function(lots, of, parameters, error_silently = TRUE) {

  purrr::compose(ifelse(test = error_silently, yes = tryNA, no = identity),
                 fit_model_)(lots, of, parameters)
}

tryNA <- function(expr) {
  suppressWarnings(tryCatch(expr = expr,
                            error = function(e) NA,
                            finally = NA))
}

Answer 4

由于这个问题已经被查看了 8000 次，因此即使在写完 9 年后也值得更新。

在一篇名为“调试管道的简单技巧（在 magrittr、base R 或 ggplot2 中）”的博客文章中，作者指出了 identity() 在不同类型管道的末尾非常有用。包含示例的博文可以在这里找到：https://rstats-tips.net/2021/06/06/simple-tricks-for-debugging-pipes-within-magrittr-base-r-or-ggplot2/

如果写了管道链在某种程度上，每个“管道”符号都位于行的末尾，您可以通过注释掉任何行来将其从执行中排除。除了最后一行。如果您添加 identity() 作为最后一行，则永远不需要将其注释掉。因此，您可以通过注释掉任何更改数据的行来暂时排除它。

Answer 5

这是用法示例：

    Map<Integer, Long> m = Stream.of(1, 1, 2, 2, 3, 3)
            .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(),
                    Collectors.counting()));
    System.out.println(m);
    output:
    {1=2, 2=2, 3=2}

这里我们将整数分组到 int/count 映射中。 Collectors.groupingBy 接受一个函数。在我们的例子中，我们需要一个返回参数的函数。请注意，我们可以使用 e->e lambda 代替

Answer 6

我刚刚使用它将矩阵拆分为其列列表。示例：

(m <- matrix(1:9, 3))
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    4    7
# [2,]    2    5    8
# [3,]    3    6    9

apply(m, 2, identity, simplify = FALSE)
# [[1]]
# [1] 1 2 3
#
# [[2]]
# [1] 4 5 6
#
# [[3]]
# [1] 7 8 9

这里，函数apply将identity函数应用于矩阵m的每一列，即它只返回列。 simplify = FALSE 需要将其保留为列表，而不是简化回数组。

Answer 7

不了解 R，但在函数式语言中，人们经常将函数作为参数传递给其他函数。在这种情况下，常量函数（对任何参数都返回相同的值）和恒等函数在乘法中扮演着与 0 和 1 类似的角色。

Answer 8

我时常将它与命令的 apply 功能一起使用。

例如，您可以将 t() 编写为：

dat <- data.frame(x=runif(10),y=runif(10))
apply(dat,1,identity)

       [,1]      [,2]      [,3]      [,4]      [,5]      [,6]       [,7]
x 0.1048485 0.7213284 0.9033974 0.4699182 0.4416660 0.1052732 0.06000952
y 0.7225307 0.2683224 0.7292261 0.5131646 0.4514837 0.3788556 0.46668331
       [,8]      [,9]      [,10]
x 0.2457748 0.3833299 0.86113771
y 0.9643703 0.3890342 0.01700427

Answer 9

出现在简单的 代码库搜索是为了方便 tryCatch 中最基本类型的错误处理函数。

tryCatch(...,error = identity)

这与（哈！）相同，

tryCatch(...,error = function(e) e)

所以这个处理程序会捕获错误消息，然后简单地返回它。