向量化的R函数

我有以下功能向量化的R函数

f <- function(x){sum(g(x - X))}

其中

X - n-dimensional vector with some data 
g is some vecrtorized function

我怎样才能向量化函数f，以便它可以采取n维输入和产率n维输出？

我是想用这种方法如下

rowSums(sapply(x, "-", X))

的问题是，它不包括一维x的情况。是否有可能涵盖两种情况？例如，让

x <- c(1,2,3) 
X <- c(6,9,1) 
g <- function(x){x^2}

如果我使用sapply为基础的代码中，我得到正确的答案（n维向量）

rowSums(sapply(x, "-", X)) 
[1] -12 -21 3

但如果我设置x=1并运行相同的代码，我得到错误答案（n维矢量的标量代替）

rowSums(sapply(x, "-", X)) 
[1] -5 -8 0

这并不奇怪，因为施加到所述列向量rowSums给出了列向量。但是，如果使用一维x，则需要应用sum。有没有一种优雅的方式可以在尺寸上使用条件if？

来源

2013-05-14 Affine

您应该为您谈论的两种情况添加示例输入/输出。 – Dason 2013-05-14 14:02:56

'sapply'不是真正的矢量化，它只是一个变相的循环。在我看来，你可能想要“外部”，但正如达森所说的那样，预期的产出会有所帮助。 – baptiste 2013-05-14 14:07:59

您的术语令我感到困惑。您只显示了一维的'x'和'X'。我认为“矢量”意味着一维。你在谈论数组（高维）还是矢量长度大于1？ – Frank 2013-05-14 14:11:50

看来，你有两个例子，我将它们命名为f和h：

X <- c(6,9,1) 

g <- function(x){x^2} 
f <- function(x){sapply(x,function(x)sum(g(x - X)))} 

f(1) 
# [1] 89 
f(1:3) 
# [1] 89 66 49 

h <- function(x){colSums(sapply(x,function(x) x-X))} 
h(1) 
# [1] -13 
h(1:3) 
# [1] -13 -10 -7

它看起来就像是colSums什么你要找的人那里。

来源

2013-05-14 14:21:33 Frank

向量化的R函数

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