理解R语言中的矢量化代码

我正试图用R来理解这个问题的答案，我为此苦苦挣扎

可以使用此代码找到R代码的数据集

library(devtools)
install_github("genomicsclass/GSE5859Subset")
library(GSE5859Subset)
data(GSE5859Subset) ##this loads the three tables you need

问题是

编写一个函数，该函数接受一个值为e的向量和一个编码两个组的二进制向量组，并从t-test返回p值：t.test（e[group==1]，e[group==0]）$p.value

---

现在定义g来编码案例（1）和控件（0），就像这样的g您的问题似乎是关于理解函数

apply（）

有关技术说明，请参见应用

我的快速解释是：您问题中的

apply（）

代码行将以下函数应用于

genexpression

myttest(e=x, group=g)

其中，

x

是每行的占位符

为了帮助理解它，该

apply（）

行的

循环版本如下：

N <- nrows(geneExpression)   #so we don't have to type this twice
pvals <- numeric(N)          #empty vector to store results

# what 'apply' does (but it does it very quickly and with less typing from us)
for(i in 1:N) {
    pvals[i] <- myttest(geneExpression[i,], group=g[i])
}

N这太棒了！谢谢不过有一个问题。是不是
group=g
不是
g[i]
？也许吧。我实际上并没有从github安装包，所以我只是猜测各种对象中的数据。
myttest(e=x, group=g)

N <- nrows(geneExpression)   #so we don't have to type this twice
pvals <- numeric(N)          #empty vector to store results

# what 'apply' does (but it does it very quickly and with less typing from us)
for(i in 1:N) {
    pvals[i] <- myttest(geneExpression[i,], group=g[i])
}