lapply或for循环中的R上市对象

我在想，如果我可以使用lapply()或创建一个for()循环有我的函数如下称为decimal(see below)多次（对于我有对象的个数）第一list()，然后控制数字的数量？lapply或for循环中的R上市对象

换句话说，我怎么能避免写作：list(AA = decimal(AA, 7), BB = decimal(BB, 7))

使用lapply或创建for循环，如：lapply(AA:BB, function(x) decimal(x, 7))

这里是我的一个R函数：

decimal <- function(x, k){ 

    if(typeof(x) == "character"){ 
    return(x) 
    } 
    format(round(x, k), nsmall = k, scientific = 
     ifelse(x >= 1e+05 || x <= -1e+05 || x <= 1e-05 & x >= -1e-05, T, F)) 
    } 

    AA <- .234 
    BB <- .34789640 

    list(AA = decimal(AA, 7), BB = decimal(BB, 7)) 

    lapply(AA:BB, function(x) decimal(x, 7)) ## This doesn't work correctly

来源

2017-04-07 rnorouzian

你几乎在那里，你需要co首先使用c(AA,BB)将mbine AA和BB转变成载体。然后获得从lapply我们可以只分配names()适当的名称：

vec <- c(AA, BB) 
names(vec) <- c("AA", "BB") 
res <- lapply(vec, function(x) decimal(x, 7))

检查对你的期望的结果我们可以看到，这有预期的行为：

identical(res, 
      list(AA = decimal(AA, 7), BB = decimal(BB, 7))) 
#[1] TRUE

编辑：定时lapply与for loop。 For循环稍慢（即使我们初始化到它的全长在前）：

library(microbenchmark) 

###Storing for loop in a function 
for_loop <- function(invec){ 
    res_for <- rep(list(NA), length(invec)) 
    names(res_for) <- names(invec) 
    for (i in 1:length(invec)){ 
    res_for[[i]] <- unname(decimal(invec[i],7)) 

    } 
    res_for 
} 

###Microbenchmarking 
microbenchmark(for_loop(vec), 
       lapply(vec, function(x) decimal(x, 7))) 

#         expr  min  lq  mean  median  uq  max neval 
#        for_loop(vec) 276.692 282.4660 314.3094 285.6735 327.1565 759.514 100 
#  lapply(vec, function(x) decimal(x, 7)) 238.204 243.1215 264.2524 246.5430 287.5980 395.581 100 

###Just because, showing the two results are equal: 
identical(for_loop(vec),lapply(vec, function(x) decimal(x, 7))) 
#[1] TRUE

来源

2017-04-07 01:33:47

迈克，谢谢你，只是我的信息，代码明智的，就不会创建一个循环是更有效地做到这一点。？ – rnorouzian

@parvinkarimi不一定，我创建了一些代码，显示for循环稍慢。对于循环来说，一般情况下并不坏，只要不做循环的每次迭代就可以增长对象。但即使没有这样做，速度也会变慢（请参阅我的编辑）。 –

lapply或for循环中的R上市对象

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