当R中的x值为0时，sapply()返回'logical(0)‘

当R中的x值为0时，sapply()函数返回'logical(0)'。

sapply()是R语言中的一个函数，用于对向量、列表或数据框中的每个元素应用一个函数，并返回结果。当x值为0时，表示输入的向量、列表或数据框为空，因此sapply()函数返回'logical(0)'。

'logical(0)'是R语言中的一种数据类型，表示一个空的逻辑向量。在这种情况下，sapply()函数没有任何元素可以应用函数，因此返回一个空的逻辑向量。

sapply()函数的优势在于它可以简化对向量、列表或数据框中的每个元素进行操作的过程。它可以快速而方便地对数据进行处理，并返回一个结果向量。

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/wordcloud/dataset.txt", header=FALSE) DT::datatable(dataset) ---- 接着是第2个文件，代表dataset文件中每一行的label。...可能会有小伙伴问sapply和lapply有什么区别呢！？ ok， sapply()函数与lapply()函数类似，但返回的是一个简化的对象，例如向量或矩阵。...如果应用函数的结果具有相同的长度和类型，则sapply()函数将返回一个向量。如果结果具有不同的长度或类型，则sapply()函数将返回一个矩阵。...(dataset_s) 5数据整理成Corpus 接着我们把上面整理好的list中每个元素都整理成一个单独的Corpus。...index 3) )) document_tm_clean_mat_s

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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。...其中X为List对象（该list的每个元素都是一个向量），其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。...函数sapply是函数lapply的一个特殊情形，对一些参数的值进行了一些限定，其使用格式为： sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)...如果参数simplify=TRUE，则函数sapply的返回值不是一个list，而是一个矩阵；若simplify=FALSE，则函数sapply的返回值仍然是一个list。...) 错误于vapply(x, k, c(c = 0)) : 值的长度必需为1，但FUN(X[[1]])结果的长度却是2 > vapply(x,k,c(c=0,b=0)) 错误于vapply(x, k

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R编程之路_数据汇总（2）

1、apply函数：这个函数的使用格式为：apply(X,MARGIN, FUN, ...)。它应用的数据类型是数组或矩阵，返回值类型由FUN函数结果的长度确定。...) 4. [1] 0 0 0 MARGIN的长度可以不是1（多维应用），如果长度等于X的维数，应用到FUN函数的数据就只有一个值，结果没什么意义，甚至函数会获得无效值： 1. > apply(b,...2、lapply、sapply和vapply函数：这几个函数是一套，前两个参数都为X和FUN，其他参数在R的函数帮助文档里有相信介绍。...）进行类型检查的sapply 虽然sapply的返回值比lapply好多了，但可预测性还是不好，如果是大规模的数据处理，后续的类型判断工作会很麻烦而且很费时。...3，但FUN(X[[1]])结果的长度却是4 1. > rt.value <- c(0,0,0,0) #返回值类型为4个数字 2. > vapply(scores, quantile, FUN.VALUE

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社交网络分析的 R 基础：（四）循环与并行

循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。...apply() 系列函数本身就是解决数据循环处理的问题，为了面向不同的数据类型，不同的返回值，apply() 函数组成了一个函数族。...参数上更加精简，处理完成的数据返回的结果集为向量，其定义如下： sapply(X, FUN) 其中 X 是要循环处理的数据，即向量；FUN 是循环处理的函数。...其中 manual 为是否手动激活从机，当创建集群出现问题时，可以将该字段设置为 TRUE，根据提示手动激活从机，以此来观察哪一台计算机出现了问题；outfile 为日志文件的存储地址，当创建集群出现问题时...SSH 登录的错误根据提示信息进行处理，包引用的错误请确保计算机之间的 R 语言版本、包的版本一致。 ✏️ 练习 1. 使用 for 循环倒序输出 0~100； 2.

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R语言常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 9、unique（）返回 x 但是省去重复的数值...10、round（），floor（）和ceiling（） 11、sign（）符号函数 12、%in% 检验x是否为集合y中的元素（x%in%y ） 13、ls( )用来列出现存的所有对象常见函数列表...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame(matrix...12、%in% 检验x是否为集合y中的元素（x%in%y ） > y <- c(1,3,5) > 5%in%y [1] TRUE > 4%in%y [1] FALSE 13、ls( )用来列出现存的所有对象

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R语言函数

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R数据分析大数据当中的化整为零（Split-Apply-Combine）策略

之后的…是需要传入函数的其它参数。而apply的返回值就是由function来确定的，它可能是vector, array or list。下面举个例子比较容易理解。...比较可知，lapply和sapply的差别在于，lapply的返回值是一个list，而sapply的返回值是一个矩阵。...sapply的返回值其实就是在lapply的基础上再使用了simplify2array(x, higher=TRUE)函数，使用其结果变成一个array。...从上面的比较中，我们很清楚的看到，sapply返回值的排列形式，以list的names为colnames。可以想象，它使用的是按列填充matrix的方式输出的。...而vapply是在sapply的基础上，为rownames做出了定义。除了上面介绍的，还有tapply,mapply,sweep等。它们的定义如下。

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R in action读书笔记（5）-第七章：基本统计分析

对于sapply()函数，其使用格式为： sapply(x,FUN,options) 其中的x是你的数据框（或矩阵），FUN为一个任意的函数。如果指定了options，它们将被传递给FUN。...describe()函数可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及五个最大的值和五个最小的值通过Hmisc包中的describe()函数计算描述性统计量: >describe...这里使用了p值来计算平均数的置信区间（默认置信度为0.95）。...，它可以计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误。.... , groupvarN)这样的语句。遗憾的是，aggregate()仅允许在每次调用中使用平均数、标准差这样的单返回值函数。它无法一次返回若干个统计量。要完成这项任务，可以使用by()函数。

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快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

[1] "CHERRY" 注意，lapply 函数的返回值是一个列表，其中每个元素表示对应的数据执行函数后的结果。...❞ 例如，下面的代码使用 sapply 函数将列表中的每个字符串转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中的每个字符串执行...toupper 函数 sapply(x, toupper) [1] "APPLE" "BANANA" "CHERRY" 注意，sapply 函数的返回值是一个向量，其中的每个元素表示对应的数据执行函数后的结果...函数求出矩阵中每一列的最大值： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的最大值 apply(x, 2, max) [1] 3...) F M 162.50 176.67 注意，tapply 函数的返回值是一个向量，其中的每个元素表示对应的分组的平均值。

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R-概率统计与模拟

机缘巧合，笔者遇到了几个比较有意思的题目，和朋友们分享一下：这几个题目都是和概率统计相关，本来都是可以推演出精确的解，但是有意思的是，笔者从一位网友处得知这类题目可以用 R 来做模拟求得一个近似解。...这是笔者之前从未尝试过的，所以动手一做：题目一：X10的期望值 ? 这是精确解，那么如何做模拟呢？...所有实验的结果中符合我们要求的结果的次数除以总次数就是我们想要的概率值。要想让模拟的结果接近真实值，模拟的总次数要足够多。...为了解决这个问题，同时看看不同模拟次数的效果如何，笔者编写了一小段 R 代码： # Q1 oxn <- function(n) { x <- 0 for (i in 1:n) x <-...从图中可以看出，当模拟次数达到10万次时，模拟的结果已经很接近真实值了。题目二：球投盒子假设10个球随机投入16个盒子中，请问每个盒子的球数都小于等于1的概率是多少？这个问题的精确解是： ?

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R语言doParallel+foreach 并行计算初试牛刀「建议收藏」

detecCores(logical = F)来获得实际的物理核心。...或lapply，%dopar%就是并行启动器 .combine：运算之后结果的显示方式，default是list，“c”返回vector， cbind和rbind返回矩阵，”+“和”“可以返回rbind...–.init：.combine函数的第一个变量 .final：返回最后结果 .inorder：TRUE则返回和原始输入相同顺序的结果（对结果的顺序要求严格的时候），FALSE返回没有顺序的结果...#因为ffunopare.knn.gcv要加载内存中的semimetric.pca和quadratic两个函数,所以要在.export参数中设置一下，有文章说要用list，笔者没有用，不过下面参考链接[...x <- foreach(ii=1:100,.combine = "c",.export = c("semimetric.pca","quadratic"))%dopar% func(ii) 最后要做的就是关闭集群

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隐式循环及function函数

apply()函数 apply()一般用于处理矩阵/数据框，返回通过将函数应用于数组或矩阵的边距而获得的向量或数组或值列表。...基本语法为： apply(X, MARGIN, FUN, ..., simplify = TRUE) X：要处理的数据框/矩阵名 MARGIN：对于矩阵，1表示行，2表示列，c(1，2)表示行和列。...[,1:4], 2, plot) lapply()函数 lapply返回与X长度相同的列表，其中的每个元素都是将FUN应用于X的相应元素的结果。...和Vapply简介 Sapply是lapply的用户友好版本和包装器，默认情况下通过应用simplify2array()返回一个向量、矩阵，如果simplify = "array"，则在适当情况下返回一个数组...Vapply类似于sapply，但它有一个预先指定的返回值类型，因此使用它可能更安全(有时更快)。

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R语言 apply函数家族详解

该函数返回值为向量、矩阵，如果simplify=”array”，且合适的情况下，将会通过simplify2array()函数转换为阵列。...sapply(x， f， simplify=FALSE， USE.NAMES=FALSE)返回的值与lapply(x，f)是一致的。...函数，但是它的返回值有预定义类型，所以它使用起来会更加安全，有的时候会更快在vapply函数中总是会进行简化，vapply会检测FUN的所有值是否与FUN.VALUE兼容，以使他们具有相同的长度和类型...vapply(x，k，c(c=0)) 错误于vapply(x， k， c(c = 0)) ：值的长度必需为1，但FUN(X[[1]])结果的长度却是2 > vapply(x，k，c(c=0，b=0...， sex， mean) F M 170 170 eapply {base} eapply函数通过对environment中命名值进行FUN计算后返回一个列表值，用户可以请求所有使用过的命名对象。

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