向量化的R函數

我有以下功能向量化的R函數

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

其中

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

我怎樣才能向量化函數f，以便它可以採取n維輸入和產率n維輸出？

我是想用這種方法如下

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

的問題是，它不包括一維x的情況。是否有可能涵蓋兩種情況？例如，讓

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

如果我使用sapply爲基礎的代碼中，我得到正確的答案（n維向量）

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

但如果我設置x=1並運行相同的代碼，我得到錯誤答案（n維矢量的標量代替）

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

這並不奇怪，因爲施加到所述列向量rowSums給出了列向量。但是，如果使用一維x，則需要應用sum。有沒有一種優雅的方式可以在尺寸上使用條件if？

來源

2013-05-14 Affine

您應該爲您談論的兩種情況添加示例輸入/輸出。 – Dason 2013-05-14 14:02:56

'sapply'不是真正的矢量化，它只是一個變相的循環。在我看來，你可能想要「外部」，但正如達森所說的那樣，預期的產出會有所幫助。 – baptiste 2013-05-14 14:07:59

您的術語令我感到困惑。您只顯示了一維的'x'和'X'。我認爲「矢量」意味着一維。你在談論數組（高維）還是矢量長度大於1？ – Frank 2013-05-14 14:11:50

看來，你有兩個例子，我將它們命名爲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

它看起來就像是colSums什麼你要找的人那裏。

來源

2013-05-14 14:21:33 Frank

向量化的R函數

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