R中改写这个列表理解

>>> [(x*y) for (x,y) in zip(range(3), (1,11,111))] 
[0, 11, 222]

不喜欢这个R中改写这个列表理解

> data.frame(0:2,c(1,11,111)) 
    X0.2 c.1..11..111. 
1 0    1 
2 1   11 
3 2   111 
> data.frame(0:2,c(1,11,111))->a 
> a[1]*a[2] 
    X0.2 
1 0 
2 11 
3 222

但像他这样

lapply(a, function(x) 
{ ...how can I access here the parameters of x? 
    (not using x[1] or x[2]) 
}

来源

2012-01-05 hhh

所以，你想提供一个函数和一个列表，并使用模式匹配将函数应用到列表的元素？ – 2012-01-05 16:40:27

对于一般模式，或许

Map(`*`, 0:2, c(1, 11, 111))

或

unlist(Map(`*`, 0:2, c(1, 11, 111)))

或者更明确地

Map(function(x, y) x*y, 0:2, c(1, 11, 111))

（我喜欢Map比史蒂夫的mapply更好，因为它默认不简化，是更短的输入，并与记录其人页面上的其他功能功能打得很好，例如，Reduce，Filter和Negate）。

对于特定问题的更早的答案，因为删除，只是0:2 * c(1, 11, 111)，这将是更有效率。

来源

2012-01-05 17:05:27

好点重新：地图的优势，以弥补。 – 2012-01-05 17:25:37

+1 +1 +1像这样...而不是搞乱v/l/apply，'Reduce'和'Filter'？！？ Appetit ... – hhh 2012-01-06 03:26:06

我甚至不知道Map/Reduce是否存在。这为非R用户提供了非常干净且众所周知的语法。 – zach 2014-06-04 19:45:28

你的问题是什么我也不清楚。 lapply循环遍历列表的元素。因此，您的匿名函数将应用于每列a，但您的示例似乎表明您想要将二进制函数应用于两列。

我猜你想要的东西，如：

do.call("*",a) 
# [1] 0 11 222

来源

2012-01-05 16:42:06

Josh的回答很有用，但是如果您想在Python上下文中为zip为您做的事情进行一些推广，请查看mapply，它可以同时“应用”几个“事物”，以及

x1 <- 0:2 
x2 <- c(1, 11, 111) 
mapply(function(x, y) x*y, x1, x2) 
## [1] 0 11 222

和：从每一个“东西”，例如应用i个元素上的功能

x3 <- c(10, 20, 30) 
mapply(function(x, y, z) x * y + z, x1, x2, x3) 
## [1] 10 31 252

更新：见马丁的回答，太：他使有关，如果你认为你是好点想要mapply ，您可能真的想要使用Map的便利。

来源

2012-01-05 17:06:43

+1啊，如果我知道'zip'做了什么，它会有所帮助。 OP可能正在寻找'mapply'和/或'Map'。虽然在这个例子中'do.call'会更快，因为二进制函数是矢量化的。 – 2012-01-05 17:09:58

R中改写这个列表理解

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