还在试着进入R逻辑…什么是解包(在LHS上)一个函数返回多个值的结果的“最佳”方法?
显然我不能这么做:
R> functionReturningTwoValues <- function() { return(c(1, 2)) }
R> functionReturningTwoValues()
[1] 1 2
R> a, b <- functionReturningTwoValues()
Error: unexpected ',' in "a,"
R> c(a, b) <- functionReturningTwoValues()
Error in c(a, b) <- functionReturningTwoValues() : object 'a' not found
我真的必须做以下事情吗?
R> r <- functionReturningTwoValues()
R> a <- r[1]; b <- r[2]
或者R程序员会这样写:
R> functionReturningTwoValues <- function() {return(list(first=1, second=2))}
R> r <- functionReturningTwoValues()
R> r$first
[1] 1
R> r$second
[1] 2
——被编辑来回答谢恩的问题——
我真的不需要给结果值部分命名。我将一个聚合函数应用于第一个组件,另一个应用于第二个组件(最小值和最大值)。如果这两个组件是相同的函数,我就不需要拆分它们了)。
(1)列表[…我十多年前就在r-help上发过这篇文章。从那时起,它被添加到gsubfn包中。它不需要一个特殊的操作符,但要求左边使用list[…]像这样:
library(gsubfn) # need 0.7-0 or later
list[a, b] <- functionReturningTwoValues()
如果你只需要第一个或第二个组件,这些也可以工作:
list[a] <- functionReturningTwoValues()
list[a, ] <- functionReturningTwoValues()
list[, b] <- functionReturningTwoValues()
(当然,如果你只需要一个值,那么functionReturningTwoValues()[[1]]或functionReturningTwoValues()[[2]]就足够了。)
有关更多示例,请参阅引用的r-help线程。
如果意图仅仅是随后组合多个值,并且返回值被命名,那么一个简单的替代方法是使用with:
myfun <- function() list(a = 1, b = 2)
list[a, b] <- myfun()
a + b
# same
with(myfun(), a + b)
另一种替代方法是attach:
attach(myfun())
a + b
附加:与和附加
我将发布一个函数,以向量的方式返回多个对象:
Median <- function(X){
X_Sort <- sort(X)
if (length(X)%%2==0){
Median <- (X_Sort[(length(X)/2)]+X_Sort[(length(X)/2)+1])/2
} else{
Median <- X_Sort[(length(X)+1)/2]
}
return(Median)
}
这是我用来计算中位数的函数。我知道R中有一个内置函数叫做median(),但尽管如此,我还是编写了它来构建其他函数,通过使用我刚刚编写的median()函数来计算数值数据集的四分位数。Median()函数是这样工作的:
如果数值向量X有偶数个元素(即length(X)%%2==0),则通过将元素sort(X)[length(X)/2]和sort(X)[(length(X)/2+1)]求平均值来计算中位数。
如果X没有偶数个元素,则中位数为sort(X)[(length(X)+1)/2]。
关于QuartilesFunction():
QuartilesFunction <- function(X){
X_Sort <- sort(X) # Data is sorted in ascending order
if (length(X)%%2==0){
# Data number is even
HalfDN <- X_Sort[1:(length(X)/2)]
HalfUP <- X_Sort[((length(X)/2)+1):length(X)]
QL <- Median(HalfDN)
QU <- Median(HalfUP)
QL1 <- QL
QL2 <- QL
QU1 <- QU
QU2 <- QU
QL3 <- QL
QU3 <- QU
Quartiles <- c(QL1,QU1,QL2,QU2,QL3,QU3)
names(Quartiles) = c("QL (1)", "QU (1)", "QL (2)", "QU (2)","QL (3)", "QU (3)")
} else{ # Data number is odd
# Including the median
Half1DN <- X_Sort[1:((length(X)+1)/2)]
Half1UP <- X_Sort[(((length(X)+1)/2)):length(X)]
QL1 <- Median(Half1DN)
QU1 <- Median(Half1UP)
# Not including the median
Half2DN <- X_Sort[1:(((length(X)+1)/2)-1)]
Half2UP <- X_Sort[(((length(X)+1)/2)+1):length(X)]
QL2 <- Median(Half2DN)
QU2 <- Median(Half2UP)
# Methods (1) and (2) averaged
QL3 <- (QL1+QL2)/2
QU3 <- (QU1+QU2)/2
Quartiles <- c(QL1,QU1,QL2,QU2,QL3,QU3)
names(Quartiles) = c("QL (1)", "QU (1)", "QL (2)", "QU (2)","QL (3)", "QU (3)")
}
return(Quartiles)
}
该函数通过以下三种方法返回数值向量的四分位数:
当数值向量x的元素数为奇数时,丢弃计算四分位数的中位数。
当数值向量x的元素个数为奇数时,保持四分位数计算的中位数。
对方法1和方法2得到的结果求平均值。
当数字向量X的元素个数为偶数时,三种方法重合。
QuartilesFunction()的结果是一个向量,它描述了使用上述三种方法计算出的第一和第三个四分位数。