R语言apply族函数详解

        在R语言中,apply系列函数的基本作用是对数组(array,可以是多维)或者列表(list)按照元素或元素构成的子集合进行迭代,并将当前元素或子集合作为参数调用某个指定函数。apply族函数分别有apply函数,tapply函数,lapply函数,mapply函数。每一个函数都有自己的特点,在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。apply族函数分别有apply函数,tapply函数,lapply函数,mapply函数。每一个函数都有自己的特点,在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。

1、 apply函数

      apply函数只能用于处理矩阵类型的数据,也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话,需要将数据类型转换成矩阵类型。

apply函数一般有三个参数,第一个参数代表矩阵对象,第二个参数代表要操作矩阵的维度,1表示对行进行处理,2表示对列进行处理。第三个参数就是处理数据的函数。

R语言中的future.apply包提供了一些函数来实现并行计算,下面是一些常用函数详解: 1. future_lapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个列表。 2. future_sapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个向量或矩阵。 3. future_vapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个向量或矩阵,需要指定返回结果的类型。 4. future_mapply(): 对多个列表中的对应元素应用一个函数,返回一个列表。 5. future_apply(): 对矩阵或数组的每一行或列应用一个函数,返回一个向量或矩阵。 6. future_eapply(): 对环境中的每个元素应用一个函数,返回一个列表。 7. future_rapply(): 对列表或矩阵的每个元素应用一个函数,返回一个列表或矩阵,可以递归地应用到嵌套列表或矩阵中的每个元素。 这些函数都有一个相似的参数结构,其中主要的参数包括: 1. X: 应用函数的列表、矩阵或数组。 2. FUN: 应用的函数。 3. ...: FUN函数的其他参数。 4. future.seed: 随机数种子。 5. future.scheduling: 任务调度策略,包括顺序执行(sequential)、并行执行(multisession)和分布式执行(multicore)。 6. future.lazy: 是否惰性计算。 使用这些函数可以将串行的计算转换成并行的计算,进而提高运行效率。但是需要注意的是,过多的并行计算会增加系统开销,有可能反而降低计算速度,因此需要根据实际情况进行权衡。
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