如何使用lapply函数来代替未在参数中矢量化的自定义函数中的for循环 - 腾讯云开发者社区

前言在 Vue 3 中，可以使用 watch 函数来观察响应式数据的变化。这个函数可以在组件的 setup 函数中使用。...代码示例1、以下是一个使用 Vue 3 watch 函数的简单示例： Count: {{ count }} 函数来观察响应式数据 count 的变化 watch(count, (newValue, oldValue) => { console.log(`Count changed...多个变量的监听： // 使用 watch 函数来观察响应式数据 count 的变化 watch([count1,count2], ([newcount1, newcount2],[oldcount1...newcount1}`); console.log(`Count changed from ${oldcount2} to ${newcount2}`); },{deep:true});在这个例子中，

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前端ES6中rest剩余参数在函数内部如何使用以及遇到的问题？

ES6 中引入了 rest 参数（...变量名），用于获取函数内不确定的多余参数，注意只能放在所有参数的最后一个： function restFunc(...args) { console.log(...arguments 对象的区别剩余参数只包含没有对应形参的实参，arguments 包含函数的所有实参剩余参数是一个真正的数组，arguments 是一个类数组对象，不能直接使用数组的方法 arguments...不能在箭头函数中使用在函数内部的怎么使用剩余参数剩余参数我们大都用在一些公共的封装里面，经常配合闭包、call、apply、bind 这些一块使用，对于这几个的使用差异很容易把人绕晕。...(args[0]) } restFunc(2) // 2 2、在闭包函数中配合 call、bind 使用这里在函数内部用 call、bind 去改变 this 指向 function callFunc...3、在闭包函数中配合 apply 使用示例和上面的 call、bind 类似，不过注意 apply 接收的参数本来就是一个数组或类数组，所以这里并不需要额外用展开运算符去展开剩余参数： function

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「R」apply,lapply,sapply用法探索

我一般最常用的函数为apply和sapply，下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法。 2. apply函数 apply函数是最常用的代替for循环的函数。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...参数列表： X:数组、矩阵、数据框 MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选比如，对一个矩阵的每一行求和，下面就要用到apply做循环了...myFUN，第一个参数x为数据 # 第二、三个参数为自定义参数，可以通过apply的'...'...参数列表： X:list、data.frame数据 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选比如，计算list中的每个KEY对应该的数据的分位数。

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R语言中的apply函数族

前言 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...apply函数 apply函数是最常用的代替for循环的函数。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。...mapply函数 mapply是sapply的变形函数，类似多变量的sapply，但是参数定义有些变化。第一参数为自定义的FUN函数，第二个参数’…’可以接收多个数据，作为FUN函数的参数调用。

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R语言入门系列之三：R脚本

在linux系统命令行，我们可以使用“Rscript”命令来调用运行写好的程序，并添加一些必须的命令行参数；在Windows系统的Rstudio中，可以使用source()函数来调用写好的R脚本。...1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...举例如下： 4自定义函数用户可以根据需求自定义函数，R函数是通过使用关键字function来创建。...当在Linux系统命令行运行R脚本时，可以使用commandArgs()设置命令行参数来增强脚本的适用性，我们可以通过下面脚本来查看R语言命令行参数设置规则： Args 参数从第6个开始，R脚本中的命令行参数的使用示例如下所示：如果想忽略R内置参数，则可以如下设置： Args <- commandArgs(TRUE) 这样，Args[1]即为用户输入的第一个位置参数

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R语言进阶笔记5 | purrr替代循环

purrr替代循环 1 purrr循环引用知乎张敬信的说法： ❝用 R 写「循环」从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...❞ R写循环有三个境界：手动for循环 apply循环 purrr泛函式编程其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。...2 泛函式函数泛函式定义函数的函数成为泛函式，map(x,f)中，map是函数，f也是函数，f是map的参数，那么map就是泛函数。...apply系列的lapply函数，是这样处理的： > lapply(dat,mean) $y1 [1] 0.7675322 $y2 [1] 10.36194 两者结果完全一致，所以，这里map和apply...1] -0.2338953 $x3 [1] -0.3660053 $x4 [1] 0.02137338 7 map的用法1：批量建模这里使用我的R包learnasreml中的MET数据，进行测试

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R语言数据清洗实战——复杂数据结构与list解析

（不幸的是大部分json数据包都是递归结构的）对于list数据结构的处理，你可以通过手动构造循环来处理（无论是自己书写显式的循环还是借助矢量化函数）。...具体情况如何，我们用一个循环自己查看下！...使用以下函数分别将三个列表中平铺，然后纵向合并，最后选择我们需要的重要信息列。...(.data, expr) 只有两个参数，第一个是数据框，第二个是匿名函数。...（就跟python中的lambda差不多一个意思，没有函数名的无头函数）。

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再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

.iterrows为DataFrame中的每一行产生（index，series）这样的元组。在这个例子中使用.iterrows，我们看看这使用iterrows后效果如何。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...上面的方法完全取代了我们最开始自定义的函数apply_tariff()，代码大大减少，同时速度起飞。...但在这种情况下，我们可以使用pandas的pd.cut()函数来自动完成切割： @timeit(repeat=3, number=100) def apply_tariff_cut(df): cents_per_kwh

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R语言︱数据分组统计函数族——apply族用法与心得

笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。...lapply与函数sapply 每一列数据采用同一种函数形式，比如求X变量得分位数，比如求X变量的循环函数。...lapply的使用格式为： lapply(X, FUN, ...) lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象，这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。...————————————————————— 拓展一：lapply的用法因为一直想不明白，所以最开始的时候都不太会使用这个函数来进行并行处理，最近想明白，用了一下发现验证了我的想法。...lapply中所要使用的函数，一定需要是输入为单一变量，输出为单一变量可以存至list中。

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R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法

而foreach包更为基础，而且可自定义的内容很多，而且实用性比较强，可以简单的用，也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。...（10）.export:在编译函数的时候需要预先加载一些内容进去，类似parallel的clusterExport 如果你不知道自己的机器有没有启动并行，你可以通过以下的函数来进行查看，帮助你理解自己电脑的核心数...，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。...当然还可以使用一些其他包，使用.packages参数来加载包,比如说：.packages = c("rms", "mice") 3、参数.export——将doParallel并行写入函数写入函数有个问题就是...（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）） 2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？

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入门和初级R语言使用者的界限？？

介绍记得刚开始学编程的时候，总有同学问我怎么学写循环，在一些人心中，入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数，所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。...从概念上讲，循环是在某些条件下重复执行一系列指令的一种方式。它们使您可以自动执行需要重复的代码部分。在深入研究R中的编写循环之前，很多人告诉我应该避免使用R中的循环。为什么？那是因为R支持向量化。...例如，写循环比函数（例如lapply和sapply）矢量化低。但是，作为R的初学者，对循环以及如何编写循环有一个基本的了解是很好的。在R中编写一个简单的for循环让我们回到循环的概念上。...一旦for循环在向量中每年执行了代码块，循环就会停止并转到循环块之后的第一条指令。...如果i的值除以2时余数为零（这就是为什么我们使用模数操作数%%的原因），则无需输入if语句，而是执行print函数并返回。如果余数不为零，则if语句的计算结果为TRUE，然后输入条件。

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【R语言经典实例8】如何定义一个R函数。

问题如何定义一个R函数。解决方案使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(...条件执行 R语法中包含if语句，更多详情可以使用help(Control)命令查看。循环语句 R语法中也包括for循环、while循环以及repeat循环语句。...2.12 定义函数问题如何定义一个R函数。解决方案使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(

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利用Python进行数据分析(6) NumPy基础: 矢量计算

利用Python进行数据分析(6) NumPy基础: 矢量计算矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素。...NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。例如，square函数计算各元素的平方，rint函数将各元素四舍五入： ?...还有一些函数接受2个参数，叫二元ufunc，比如add函数和maximum函数： ?...numpy.where函数 numpy.where函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本，例如： ?...np.where函数的第二个参数和第三个参数不是必要的，它们都可以是标量值，例如： ? 数学和统计方法例如np.sum函数可以对数组里的元素求和： ?

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R海拾遗-apply家族学习

概述在实际的工作中，我们总要面对各种各样的数据结构处理，这些操作可以使用循环来完成，但是容易造成内存的占用，以前其实了解过这方面的函数，但是记不清，因此整理下主要函数如下 apply lapply...X 处理的数据框 MARGIN 1表示对行，2表示对列处理，c(1,2)表示对行列进行操作 FUN 函数，可以为自定义函数，或者为内置函数示例 # 使用iris数据集进行测试 data(iris) #...函数 lapply函数和apply函数的差别在于，lapply输出的为一个列表参数方面少了margin 示例 xlapply(iris[,1:4],mean,na.rm=T) # 因为输出的为list...格式，因此一般情况下需要使用unlist函数进行分解 unlist(x) sapply函数 Sapply函数返回的是一个向量，不过增加了两个参数 simplify 如果为T，将输出结果数组化，否则为list...tapply函数一般对数据进行分组描述时使用 tapply(X, INDEX, FUN = NULL) 参数 -X: 一个对象，一般都是向量 -INDEX: 一个包含分类因子的列表 -FUN: 对X里面每个元素进行操作的函数

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高效R编程

向量化代码 for循环代码慢不是因为循环，而是因为函数调用太多。与用户交互致使错误stop() stop()抛出致命错误，执行终止，不再执行任何操作，下面的处理代替stop()更好些。...将一个函数应用到每行或每列。参数可以放在后面传递给函数。 apply()可以用于处理高维数组。 lapply() 输入是向量/列表，返回列表。...sapply()和vapply()与lapply()类似，返回值不一定是列表。类型一致函数的返回值以同样的形式是个好习惯，但是不是所有函数都这样，比如：sapply() ，这会导致意想不到的问题。...lapply()与vapply()一致，dplyr::select()与dplyr::filter()也是.purr中是map_dbl()代替Map()，flatten_df()代替unlist()。...函数闭包可以提供更高级别的缓存，R中函数闭包是包含函数及函数所依赖的环境对象（包围环境）。

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R 数据整理（十一：用purrr包实现更花样的匿名函数使用）

数据： s <- c('10, 8, 7', '5, 2, 2', '3, 7, 8', '8, 8, 9') 比如map 函数，如果需要使用自定义的无名函数...需要注意的是，如果map()等泛函中的无名函数需要访问其它变量的话，需要理解其变量作用域或访问环境。另外，无名函数中的其它变量在每次被map()应用到输入列表的元素时都会重新计算求值。...，可以省去循环的麻烦，而且基本R 也没有提供类似walk的功能。...使用示性函数的泛函 some some(.x, .p)，对数据列表或向量.x的每一个元素用.p判断，只要至少有一个为真，结果就为真；every(.x, .p)与some类似，但需要所有元素的结果都为真结果才为真...其他有用的函数比如keep，可以专门用来选择数据框各列或列表元素中满足某种条件的子集，这个条件用一个返回逻辑值的函数来给出。

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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

2、apply 向量化还允许对列应用自定义函数。...lambda函数来检查' a '中的每个元素是偶数还是奇数，并将结果分配给' D '列。...传统的基于循环的处理在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...效率比较比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法的执行时间。...所以无论是在处理基本算术、自定义函数还是条件操作，利用向量化都可以极大地改进数据分析工作流。

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泛函编程（30）－泛函IO：Free Monad－Monad生产线

数据结构是在heap上的，所以可以实现以heap换stack的效果。这种以数据结构代替函数调用来解决问题的方式又为泛函编程提供了更广阔的发展空间。 ...那么这个函数是无法实现函数组合（function composition）。transfer函数就不是一个泛函编程人员该使用的函数了。...也许我们应该从泛函编程角度来尝试设计这个函数：用泛函编程提倡的不可蜕变（immutability）方式来设计，也就是向函数调用方返回一些东西。...注意Bind状态是循环递归的。...主要目的是解决泛函算法中不可避免的堆栈溢出问题。如果我们用Free Monad来解决IO问题的话，堆栈溢出问题也是无法避免的。我们应该考虑在Free Monad里使用Trampoline类型。

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R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包、clusterExport函数、SupR包简介)

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python中使用矢量化替换循环

在后台，它将操作一次性应用于数组或系列的所有元素（不同于一次操作一行的“for”循环）。接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...在下面的示例中，我们可以看到对于此类用例，用矢量化替换循环是多么容易。 DataFrame 是行和列形式的表格数据。...，与Python 中的循环相比，矢量化操作所花费的时间几乎快 1000 倍。...例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值：我们可以用矢量化代替循环。...与 Python 中的循环相比，它快 165 倍。结论 python 中的矢量化速度非常快，无论何时我们处理非常大的数据集，都应该优先于循环。

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vue3中如何使用 watch 函数来观察响应式数据的变化

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