在 R 中的循环中构建列表 - 使项目名称正确

Posted 2023-02-22

【中文标题】在 R 中的循环中构建列表 - 使项目名称正确

【英文标题】：Building a list in a loop in R - getting item names correct

【发布时间】：2012-09-12 18:16:53

【问题描述】：

我有一个函数，它包含两个列表的循环并建立一些计算数据。我想将这些数据作为列表的列表返回，并按某个值进行索引，但我的赋值有误。

我正在尝试做的一个最小的例子是：

mybiglist <- list()
for(i in 1:5)
    a <- runif(10)
    b <- rnorm(16)
    c <- rbinom(8, 5, i/10)
    name <- paste('item:',i,sep='')
    tmp <- list(uniform=a, normal=b, binomial=c)
    mybiglist[[name]] <- append(mybiglist, tmp)

如果您运行此程序并查看输出 mybiglist，您会发现每个项目的命名方式出现了严重错误。

关于如何实现我真正想要的任何想法？

谢谢

ps。我知道在 R 中，如果不得不求助于循环，就会失败，但在这种情况下，我确实觉得有道理;-)

【问题讨论】：

c 不是一个好名字对象！！

【参考方案1】：

如果你不使用append 命令也可以：

mybiglist <- list()
for(i in 1:5)
  a <- runif(10)
  b <- rnorm(16)
  c <- rbinom(8, 5, i/10)
  name <- paste('item:',i,sep='')
  tmp <- list(uniform=a, normal=b, binomial=c)
  mybiglist[[name]] <- tmp


# List of 5
# $ item:1:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.737 0.987 0.577 0.814 0.452 ...
# ..$ normal  : num [1:16] -0.403 -0.104 2.147 0.32 1.713 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 0 0 0 0 1 0 0 1
# $ item:2:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.61 0.62 0.49 0.217 0.862 ...
# ..$ normal  : num [1:16] 0.945 -0.154 -0.5 -0.729 -0.547 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 1 2 2 0 2 1 0 2
# $ item:3:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.66 0.094 0.432 0.634 0.949 ...
# ..$ normal  : num [1:16] -0.607 0.274 -1.455 0.828 -0.73 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 2 2 3 1 1 1 2 0
# $ item:4:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.455 0.442 0.149 0.745 0.24 ...
# ..$ normal  : num [1:16] 0.0994 -0.5332 -0.8131 -1.1847 -0.8032 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 2 3 1 1 2 2 2 1
# $ item:5:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.816 0.279 0.583 0.179 0.321 ...
# ..$ normal  : num [1:16] -0.036 1.137 0.178 0.29 1.266 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 3 4 3 4 4 2 2 3

【讨论】：

你能解释一下为什么mybiglist[[name]] <- tmp中的“name”在双括号中吗？

@spops 双括号用于访问列表元素。单括号返回列表。

这就是append 与[[<element>]] 一起使用时失败的原因吗？因为你不能追加到元素，但你可以追加到列表？ （我一直在琢磨将项目添加到列表的所有方法，并遇到了这篇文章，并且一直想知道）

@spops append 失败，因为整个列表用于替换其中一个元素。

@SvenHohenstein - 谢谢你的回答。有没有办法找到两个mybiglist（mybiglist_A 和mybiglist_B）之间的百分比差异？我可以使用identical() 来获取mybiglist_A 是否与mybiglist_B 完全相同，但想知道是否可以找到百分比差异？

【参考方案2】：

改变

mybiglist[[name]] <- append(mybiglist, tmp)

到

mybiglist[[name]] <- tmp

【参考方案3】：

表明不需要显式的 for 循环

unif_norm  <- replicate(5, list(uniform = runif(10),
  normal = rnorm(16)), simplify=F)

binomials <- lapply(seq_len(5)/10, function(prob) 
 list(binomial =  rbinom(n = 5 ,size = 8, prob = prob)))

biglist <- setNames(mapply(c, unif_norm, binomials, SIMPLIFY = F), 
                     paste0('item:',seq_along(unif_norm)))

一般来说，如果您沿着for 循环路径，最好事先预先分配列表。这样内存效率更高。

mybiglist <- vector('list', 5)
names(mybiglist) <- paste0('item:', seq_along(mybiglist))
for(i in seq_along(mybiglist))
    a <- runif(10)
    b <- rnorm(16)
    c <- rbinom(8, 5, i/10)

    tmp <- list(uniform=a, normal=b, binomial=c)
    mybiglist[[i]] <- tmp

【讨论】：

谢谢...虽然我不想实际创建均匀分布、正态分布和二项分布的列表 ;-) 这是我所追求的命名约定。

至少记得预分配！