2つのリストのループを含み、計算されたデータを作成する関数があります。これらのデータを何らかの値でインデックス付けされたリストのリストとして返したいのですが、割り当てが間違っています。
私がやろうとしていることの最小の例、そしてどこが間違っているのでしょうか:
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)
}
これを実行して、出力mybiglistを見ると、各アイテムの名前が非常に間違っていることがわかります。
私が実際に欲しいものをどのように達成できるかについてのアイデアはありますか?
ありがとう
追伸Rにはループに頼らなければならない場合に失敗したという感覚があることを知っていますが、この場合、私は正当化されていると感じます;-)
append
コマンドを使用しない場合に機能します。
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
変化する
mybiglist[[name]] <- append(mybiglist, tmp)
に
mybiglist[[name]] <- tmp
明示的なforループが不要であることを示すため
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)))
一般に、for
ループパスを下る場合は、事前にリストを事前に割り当てることをお勧めします。これは、メモリ効率が向上します。
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
}