sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...另外，apply 函数用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置 apply(x, 1, function(row...总结 ❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。它们包括 lapply、sapply、apply 和 tapply 函数，每个函数都有各自的用途。
当递归深度超过限制时，程序将引发 RecursionError 异常。为了避免这个问题，我们可以将非尾递归函数转换为循环或尾递归形式。...例如，我们可以将以下非尾递归函数：def fact(n): if n == 0: return 1 else: return n * fact(n-1)转换为以下循环形式...尾递归函数可以很容易地转换为循环形式，因为递归函数的最后一步可以被一个循环来代替。...，因为循环形式不需要调用函数。...2.4 转换技巧将非尾递归函数转换为循环或尾递归形式时，我们可以使用以下技巧：确定递归函数的基线情况，即不需要递归调用的情况。在递归函数中，将递归调用放在函数的最后一步。
{ s=s+x[[i]] print(c(x[[i]],s))}#如何将结果存下来?...1:6)exp[,1:3] = exp[,1:3]+1#让数据不含有负数explibrary(tidyr)library(tibble)library(dplyr)dat = t(exp) %>% #转置...as.data.frame() %>% #转换为数据框架 rownames_to_column() %>% #把行名变为正式的一列 mutate(group = rep(c("control",...x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test#返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile)lapply(test,mean)lapply...(test,fivenum)#3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量sapply(test,mean)sapply(test,fivenum)class(sapply(test,fivenum))专题六
test<- iris[,1:4] apply(test, 1, sum) # 也可以对apply 的操作通过循环实现。...res <- c() for(i in 1:nrow(test)){ res[[i]] <- sum(test[i,]) } lapply 对列表或向量进行操作，且返回值也是一个列表。...(test,mean) $x [1] 34.5 $y [1] 33.5 $z [1] 28.5 sapply 比lapply 简单，也是处理列表或向量，但返回值为向量及矩阵。...33 32 27 vapply 与lapply 与sapply 基本类似，只是需要指定 fun(FUN) 。...这时候我们需要做的是在函数内部将对象...转换为一个列表。
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。...，也可以很容易的实现上面计算过程，但是这里还有一些额外的操作需要自己处理，比如构建循环体、定义结果数据集、并合每次循环的结果到结果数据集。...接下来，我们需要再比较一下3种操作上面性能上的消耗。...21.5321427 $c [1] 0.0 0.0 0.5 1.0 1.0 lapply就可以很方便地把list数据集进行循环操作了，还可以用data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象...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。
隐式循环 在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集 比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...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。...()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。...mfrow = c(2,2)) lapply(1:4,function(i){plot(iris[,i],col = iris[,5])}) Sapply和Vapply简介 Sapply是lapply...写函数的函数——function() 使用apply或者lapply函数时，都有FUN参数，就是我们在执行循环时需要用的函数，这个函数可以是内置的比如mean或者sum等函数，也可以由我们自己构建 如果需要写对应需求的函数
我们不需要安装任何其他库来使用apply函数。...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...由于我们现在处理的是向量/列表，lapply函数也不需要MARGIN参数。也就是说，lapply的返回类型也是一个列表。...如果我们使用lapply()或sapply()呢？ lapply(data, max) sapply(data, max) 因此，我们可以看到lappy()和sapply()实际上都提供了相同的输出。...实际上，sapply()甚至将输出转换为character类型的向量。理想情况下，这不是我们想要的。
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。...=list apply 都需要数据框格式，可以与list合用，返回仍是list list用法 sapply=simplify apply=unlist(lapply) 都需要数据框格式，可以与list合用...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。...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。
基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。...1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...其中X数组，包括矩阵，MARGIN：1表示矩阵行，2表示矩阵列，也可以是c(1,2)，举例如下： 最终以向量或矩阵返回结果。...X表示一个列表对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list，举例如下： sapply()是lapply函数的包装版。...sapply(x, f, simplify=FALSE, USE.NAMES=FALSE)返回的值与lapply(x, f)是一致的： sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE
，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list操作的函数，批量操作...，宽表变长表 as.data.frame() %>% #将表达矩阵转换为数据框 rownames_to_column() %>% #将行名变成一列 mutate(group = rep(...apply族函数，矩阵和数据框的隐式循环，只能用于数据框以及矩阵 apply优点在于可以应用自定义函数 ### 1.apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …)...(test,mean) lapply(test,fivenum) lapply(test, var) lapply(test, sd) lapply(test, quantile) 图片 ### 3.sapply...简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,mean) sapply(test,fivenum) class(sapply(test,fivenum)) 图片 两个数据框的连接 test1
("test",1:6)exp[,1:3] = exp[,1:3]+1explibrary(tidyr)library(tibble)library(dplyr)dat = t(exp) %>% #转置...1.apply 矩阵/数据框的隐式循环图片如何取数字中最大10个数a= norm(100)tail(sort(a),10)2.列表的隐式循环—lapply输入数据是列表，输出数据也是列表### 2.lapply...实施相同的操作test lapply...(test,mean)lapply(test,fivenum)3.列表的隐式循环—sapply返回值为矩阵或向量### 3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量sapply(test,mean)sapply...(test,fivenum)class(sapply(test,fivenum))6.两个数据框的连接图片>ppt和代码来源于生信技能树
[{“locationId”:2,”quantity”:1,”productId”:1008}]}orr’s type = class org.json.simple.JSONObject 我正在尝试将这些数据放入数组...任何建议或指示非常感谢非常感谢… 澄清： JSONObject orr = (JSONObject)orderRows.get(“orderRows”); JSONArray orderOne = (JSONArray...编辑： 显然我无法回答8个小时的问题： 感谢朋友的帮助和一些摆弄,我发现了一个解决方案,我确信它不是最有说服力的,但它正是我所追求的： for(Object key: orr.keySet()) { JSONArray...JSONObject ordervalue = (JSONObject)orderOne.get(0); System.out.println(ordervalue.get(“productId”)); } 感谢您的帮助和建议
(x，mean) $a [1] 5.5 $beta [1] 4.535125 $logic [1] 0.5 sapply {base} 这是一个用户友好版本，是lapply函数的包装版。...sapply(x， f， simplify=FALSE， USE.NAMES=FALSE)返回的值与lapply(x，f)是一致的。...sapply(X， FUN， ...， simplify = TRUE， USE.NAMES = TRUE) X表示一个向量或者表达式对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list simplify...如果simplify=”array”，结果将返回一个阵列。 USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。...将对...中的每个参数运行FUN函数，如有必要，参数将被循环。
apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...，也可以很容易的实现上面计算过程，但是需要一些额外的操作，比如构建循环体、定义结果数据集、合并每次循环的结果到结果数据集。...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用...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。...x lapply(data.frame(x), sum)$x[1] 12 $y[1] 12 sapply函数 sapply函数是一个简化版的lapply
如何将for循环的结果保存下来？...paste0("gene",1:3)colnames(exp) = paste0("test",1:6)expexp[,1:3] = exp[,1:3]+1exp#tidyverse系列不认矩阵 矩阵转换为数据框...test循环——lapply 不涉及行和列test lapply(test,fivenum)#sapply 简化结果，返回矩阵或向量sapply(test,...mean)sapply(test,fivenum)class(sapply(test,fivenum))6 两个数据框的连接6.1 inner_join 取交集test1 <- data.frame(name
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...sapply tapply apply函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...)...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...use.NAMEs 如果为T，设置字符串为字符名 示例 sapply(iris[,1:4],mean,na.rm=T,simplify=F,use.NAMEs=F) # 结果 $Sepal.Length
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。 apply函数一般有三个参数，第一个参数代表矩阵对象，第二个参数代表要操作矩阵的维度，1表示对行进行处理，2表示对列进行处理。...2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
只允许一种数据类型，需要先转变成数据框以后才能修改。 1.3.按位置提取字符串 str_sub(x,5,9) ###提取x字符串的第5位到第9位，空格也算一个。...#如何将结果存下来?...，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply(test,mean) lapply(test,fivenum) 5.3 sapply 简化结果，返回矩阵或向量...sapply(test,mean) sapply(test,fivenum) class(sapply(test,fivenum)) 六、两个数据框的连接 test1 <- data.frame(name...七、一些顶呱呱的函数 # 1.match----- load("matchtest.Rdata") x y ## 如何把y的列名正确替换为x里面的ID？
2向量的循环补齐 两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...``sapply lapply=list apply，对每个组件执行给定的函数，并返回另一个列表。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。...lapply和sapply 因为数据框技术上就是列表，所以lapply和sapply可以应用于数据框。...假如我们以25岁为条件，那么需要把年龄转化为因子，比如大于25的为1，小于25的为0，或其他，用前面的ifelse函数进行赋值 排列组合，性别2个因子，年龄2个因子，所以会将收入分为4组，每组代表性别和年龄的一种组合
它应用的数据类型是数组或矩阵，返回值类型由FUN函数结果的长度确定。 X参数为数组或矩阵；MARGIN为要应用计算函数的边/维，MARGIN=1为第一维（行），2为第二维（列），......2、lapply、sapply和vapply函数： 这几个函数是一套，前两个参数都为X和FUN，其他参数在R的函数帮助文档里有相信介绍。...lappy是最基本的原型函数，sapply和vapply都是lapply的改进版。...$ShuXue 15. 50% 70% 90% 16.87.0 96.6 99.6 2.2 sapply返回的结果比较“友好”，如果结果很整齐，就会得到向量或矩阵或数组 sapply是simplify...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。
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