R语言apply函数家属

首先apply函数并不是不轮回，而是不在R里轮回。它的轮回是通过C实现的。
其次，它不必然比其它轮回方法快。
小我私家认为，向量化 > apply > for 速度前者优于后者。

apply(X, margin, FUN, …)
操纵工具：matrix, array或data frame
操纵方法：抽取matrix或data.frame的每行或每列，作为vector执行指定FUN
返 回 值：vector(假如FUN返回一个值), matrix(假如FUN返回一个牢靠长度的vector，按列分列)，或list(假如FUN返回长度差异的vector)
实 例：
mx=matrix(1:100,nrow=10)
apply(mx, 1, min) #对矩阵mx按第1下标－行－求最小值
apply(mx, 2, max) #对矩阵mx按第2下标－列－求较大值, colMeans(mx)
其 它：
mx可以是多维array，magin也可以指定多个维度
mx=array(1:100,c(4,5,5))
apply(mx, 3, mean)#按第3下标求均值，mean(mx[,,1])
apply(mx, c(1,2), mean) #按第1，2下标求均值，mean(mx[1,1,])
FUN可以是任意函数，包罗自界说函数及呼吁内部编写的函数
apply(mx, 2, function(x) mean(x, trim=0.1))
apply(mx, 2, function(x) c(median(x),mean(x)))
FUN的参数，可放在函数后头以传值给函数
apply(mx, 2, mean, trim=0.1)

lapply(X, FUN, …)
操纵工具：list, data.frame (不能用于matrix或array)
操纵方法：针对list的每一个元素执行FUN (假如操纵工具是data.frame，按列执行FUN)
返 回 值：与输入list等长的list

sapply(X, FUN, …, simplify=T, USE.NAMES=T)
操纵工具：list 简化版的lapply
操纵方法：针对list的每一个元素执行FUN
返 回 值：vector, matrix或list

tapply(X, INDEX, FUN=NULL, …, simplify=T)
操纵工具：vector
操纵方法：把vector按照INDEX(好比因子)分组，对每一组执行FUN
返 回 值：array或list
实 例：
y = rnorm(100)
cat1 = gl(10,10,length=100,labels=LETTERS[1:10])
tapply(y,cat1,mean)
cat2 = gl(5,2,length=100,labels=letters[1:5])
tapply(y,list(cat1,cat2),mean)

sweet(mx,margin,stats,FUN,…)
操纵工具：array
操纵方法：把mx按照FUN操纵stats指定的统计值
返 回 值：与第一参数沟通维度的array
实 例：
a = matrix(rnorm(100), 10)
sweet(a, 2, colMeans(a), “-“) #a的所有元素减去其地址列的均值a[m,n]-mean(a[,n])
sweet(a, 1, rowSums(a), “/”)

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