Python 在R中重写此列表

不是这样的

>>> [(x*y) for (x,y) in zip(range(3), (1,11,111))]
[0, 11, 222]                                             

> data.frame(0:2,c(1,11,111))
  X0.2 c.1..11..111.
1    0             1
2    1            11
3    2           111
> data.frame(0:2,c(1,11,111))->a
> a[1]*a[2]
  X0.2
1    0
2   11
3  222

但是像这样的

>>> [(x*y) for (x,y) in zip(range(3), (1,11,111))]
[0, 11, 222]                                             

> data.frame(0:2,c(1,11,111))
  X0.2 c.1..11..111.
1    0             1
2    1            11
3    2           111
> data.frame(0:2,c(1,11,111))->a
> a[1]*a[2]
  X0.2
1    0
2   11
3  222

---

你的问题我不清楚

lappy

在列表的元素上循环。因此，您的匿名函数将应用于

a

的每一列，但您的示例似乎表明您希望对这两列应用二进制函数

我猜你想要这样的东西：

lapply(a, function(x)
{   ...how can I access here the parameters of x? 
    (not using x[1] or x[2])
}

---

大概是一般模式吧

do.call("*",a)
# [1]   0  11 222

或

或者更明确地说

unlist(Map(`*`, 0:2, c(1, 11, 111)))

（我更喜欢

Map

而不是Steve的

mappy

，因为它默认情况下不简化，输入较短，并且可以很好地使用手册页上记录的其他功能，例如

Reduce

，

Filter

和

Negate

）

---

这个问题的一个早期答案，自从被删除后，就是

0:2*c（1，11，111）

，这将更加有效。

Josh的答案非常准确，但是如果你想概括一下

zip

在Python上下文中为你做的事情，看看

mapply

，它是“应用”的一次对多个“事物”进行排序，并对每个“事物”的

i

th元素应用一个函数，例如：

---

x1所以您想提供一个函数和一个列表，并使用模式匹配将函数应用于列表的元素？+1啊，如果我知道
zip
做了什么，它会有所帮助。OP可能正在查找
mapply
和/或
Map
。虽然在本例中，
do.call
会更快，因为二进制函数是矢量化的。+1+1+1像这样…而不是弄乱v/l/apply，
Reduce
和
Filter
？！？胃口…我甚至不知道地图/缩略的存在。这为非R用户提供了一个非常干净、众所周知的语法。
x1 <- 0:2
x2 <- c(1, 11, 111)
mapply(function(x, y) x*y, x1, x2)
## [1]   0  11 222

x3 <- c(10, 20, 30)
mapply(function(x, y, z) x * y + z, x1, x2, x3)
## [1]  10  31 252