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関数を複数回実行し、結果をリストに書き込む方法は？

行列を作成する関数があり、この関数を1000回呼び出して、最終的に1000個の行列のリストを作成したいと思います。次に例を示します。

_set.seed(1)
gen_mat <- function(x) matrix(c(1, 1, 1, x + rnorm(1)), nrow = 2)
_

ここで、replicate(10, gen_mat(1))を試しましたが、これはリストではなく配列を返します。どうやるか？

rlistmatrixreplicate
5
Joe

上記の回答、コメント、および私自身の回答の組み合わせ。当然、私は私の方が好きです。また、上記のbaseRの答えには間違いがあると思います。

n <- 10

# give 1 to gen_mat n-times
lapply(rep(1, n), gen_mat)

# replicate n-times 
replicate(n, gen_mat(1), simplify=FALSE)

# lapply returns error if FUN is not function or 
# the function is not taking an argument. Hence a dummy function.
lapply(seq_len(n), function(x) gen_mat(1))

3つの方法のマイクロベンチマーク

nに大きな値を使用しましたが、結果はデスクトップでも同様で、nも小さくなっています。このため、replicateは他の2つの方法よりも時間がかかります。

set.seed(1)
gen_mat <- function(x) matrix(c(1, 1, 1, x + rnorm(1)), nrow = 2)
n <- 1000 

library(microbenchmark)
library(ggplot2)

mb <- microbenchmark(
  lap1 = {lapply(rep(1, n), gen_mat)},
  repl = {replicate(n, gen_mat(1), simplify=FALSE)},
  lap2 = {lapply(seq_len(n), function(x) gen_mat(1))},
  times = 10000L
)

mb
# Unit: milliseconds
# expr      min       lq     mean   median       uq      max neval cld
# lap1 2.839435 3.494157 4.806954 3.854269 5.611413 103.0111 10000  a 
# repl 3.091829 3.777199 5.140789 4.165856 6.013591 101.4318 10000   b
# lap2 3.131491 3.761274 5.089170 4.140316 5.939075 101.1983 10000   b

autoplot(mb)

enter image description here

7
Suren

base R

n <- 10
lapply(seq_len(n), gen_mat(1))

purrrパッケージ

library(purrr)
map(seq_len(n), ~gen_mat(1))
3
CPak

_purrr::rerun_を追加するだけで、replicate(..., simplify = FALSE)の省略形になります。

_library(purrr)
rerun(10, gen_mat(1))

# [[1]]
#      [,1]     [,2]
# [1,]    1 1.000000
# [2,]    1 1.918977

# [[2]]
#      [,1]     [,2]
# [1,]    1 1.000000
# [2,]    1 1.782136

# [[3]]
#      [,1]     [,2]
# [1,]    1 1.000000
# [2,]    1 1.074565

# [[4]]
#      [,1]       [,2]
# [1,]    1  1.0000000
# [2,]    1 -0.9893517

# [[5]]
#      [,1]     [,2]
# [1,]    1 1.000000
# [2,]    1 1.619826

# [[6]]
#      [,1]      [,2]
# [1,]    1 1.0000000
# [2,]    1 0.9438713

# [[7]]
#      [,1]      [,2]
# [1,]    1 1.0000000
# [2,]    1 0.8442045

# [[8]]
#      [,1]       [,2]
# [1,]    1  1.0000000
# [2,]    1 -0.4707524

# [[9]]
#      [,1]      [,2]
# [1,]    1 1.0000000
# [2,]    1 0.5218499

# [[10]]
#      [,1]     [,2]
# [1,]    1 1.000000
# [2,]    1 1.417942
_
1
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