获得；“南”；for循环的结果

首先，很抱歉发了这么长的帖子。我想说得具体点！感谢您的阅读：） 我有两个向量，如下所示：

popd=vector（mode='numeric'，100）
popr=向量（模式=数值'，100）

这些代表了2个种群内的初始分布。 我想定义这些

popd[]=0.01
popr[]=0.01

我还定义了e=0.05，然后总体将根据以下for循环进行变换：

loop <- for(i in 1:100)
{π <- function(S)
    {x <- sum(popd[1:S])
    return((100-S)*x)}
µ <- function(A)
    {share <- vector(mode='numeric', (101-A))
    share[] = A:100
    return(share%*%popr[A:100])}
for(S in 1:100){vectorπ <- vector(mode='numeric', 100)
    vectorπ[S]=π(S)}
for(A in 1:100){vectorµ <- vector(mode='numeric', 100)
    vectorµ[A]=µ(A)}
av.payoffd <- sum(popd * vectorπ)
av.payoffr <- sum(popr * vectorµ)
newd <- vector(mode='numeric', 100)
    for(S in 1:100){newd[S]=(popd[S]/(av.payoffd))}
newr <- vector(mode='numeric', 100)
    for(A in 1:100){newr[A]=(popr[A]/(av.payoffr))}
newpopd <- vectorπ * newd
    test1[i,2]=(sum(newpopd * (1:100)))
newpopr <- vectorµ * newr
    test1[i,4]=(sum(newpopr * (1:100)))
mutationmatrix <- function(e)
    {mut <- c(e, 1-(2*e), e)
    return(matrix(c(1-e, e, (rep(c(rep098, mut), times=98)), rep098, e, 1-e), nrow=100))}
mutpopd <- function(e)
    {mutationmatrix(e) %*% newpopd}
    test1[i,3]=(sum(mutpopd(e) * (1:100)))
mutpopr <- function(e)
    {mutationmatrix(e) %*% newpopr}
    test1[i,5]=(sum(mutpopr(e) * (1:100)))
if(i<100){
    popd=mutpopd(e)
    popr=mutpopr(e)
}
if(i==100){
    for(i in 1:100){
    popdistcomp1[i,3]=mutpopd(e)[i,1]
    popdistcomp1[i,6]=mutpopr(e)[i,1]}
}
}

及

出于篇幅的考虑，我只展示了前10个条目，但它们的脉络基本相同，尽管我应该说，在mutatedpopr下，popdistcomp1的最后两个条目分别为0.05和0.95

我不确定的是“NaN”条目来自哪里。我猜代码中的某个地方有问题，或者可能是我的循环结构有问题。我是一个完全的初学者，已经使用R大约5天了，所以如果我愚蠢的话，我道歉

谢谢你的帮助

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露西

开始时的一些建议：

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R

是高度矢量化的，因此避免编写大量的“微函数”。首先，您很幸运，像

popd

这样的对象恰好对函数可见（因为您没有将它们传递到函数中）。试试看my.pi Hi Carl。非常感谢你的指点。我知道它在for循环中有很多愚蠢的函数——我更希望不是这样，因为打字很糟糕，但我不知道怎么做，有什么建议吗？popd和popr必须用循环定义，否则它将返回并再次获取这些值。我还没打算按回车键。我正在经历循环，希望能找到一些东西。是的，在循环之外定义它们；我的观点是，函数有自己的环境，因此让它们使用未显式作为参数传递给函数的对象是有风险的。我发现了错误！谢谢你，卡尔。你的个人资料也让我笑了，因为它让我看了看那些狗…谁看到它们就笑不出来！所以干杯。很高兴听到你解决了这个问题。希望你喜欢

R

；顺便说一句，有一只小狗依偎在你的椅子上，编程总是更有趣！

test1
         i meanoffer meanmutoffer meanminaccept meanmutminaccept
  [1,]   1       NaN          NaN           100            99.95
  [2,]   2       NaN          NaN           100            99.95
  [3,]   3       NaN          NaN           100            99.95
  [4,]   4       NaN          NaN           100            99.95
  [5,]   5       NaN          NaN           100            99.95
  [6,]   6       NaN          NaN           100            99.95
  [7,]   7       NaN          NaN           100            99.95
  [8,]   8       NaN          NaN           100            99.95
  [9,]   9       NaN          NaN           100            99.95
 [10,]  10       NaN          NaN           100            99.95

popdistcomp1
       p(i)   initialpopd mutatedpopd q(a)   initialpopr mutatedpopr
  [1,] "p1"   "0.01"      "NaN"       "q1"   "0.01"      "0"        
  [2,] "p2"   "0.01"      "NaN"       "q2"   "0.01"      "0"        
  [3,] "p3"   "0.01"      "NaN"       "q3"   "0.01"      "0"        
  [4,] "p4"   "0.01"      "NaN"       "q4"   "0.01"      "0"        
  [5,] "p5"   "0.01"      "NaN"       "q5"   "0.01"      "0"        
  [6,] "p6"   "0.01"      "NaN"       "q6"   "0.01"      "0"        
  [7,] "p7"   "0.01"      "NaN"       "q7"   "0.01"      "0"        
  [8,] "p8"   "0.01"      "NaN"       "q8"   "0.01"      "0"        
  [9,] "p9"   "0.01"      "NaN"       "q9"   "0.01"      "0"        
 [10,] "p10"  "0.01"      "NaN"       "q10"  "0.01"      "0"