创建一个函数/forloop，将每个x与所有y'；s

我有一个函数，它告诉我数字a是否等于或接近于数字b，其中1=是，0=否：

f <- function(a,b){

  if(((b<0)&(a>= b)&(a<=-b))|((b>0)&(a<= b)&(a>=-b)))
  {
    print(1)
  }
 else
 {
  print(0)
 }

我很难弄清楚如何更改函数或创建forloop，这样它就不会逐行计算，相反，对于每个a，它会为b的所有值吐出1或0。在那之后，我可以很容易地把1加在一起，然后除以观察的总数，得到每个a的概率

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如果您有任何建议，我们将不胜感激。

我想您需要将输入和输出矢量化的

ifelse

f <- function(a, b) ifelse(((b < 0)&(a >= b)&(a <= -b))|((b > 0)&(a <= b)&(a >= -b)), 1, 0)

f(rnorm(10), rnorm(10))
#> [1] 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1

f=b）和（a0）和（a=-b）），1,0）
f（形式（10），形式（10））
#> [1] 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1

尽管@MauritsEvers指出，仅进行逻辑测试本身并强制使用数字向量是另一种选择：

f <- function(a, b) 1 * (((b < 0) & (a >= b) & (a <= -b)) | ((b > 0) & (a <= b) & (a >= -b)))

f=b）和（a0）和（a=-b）））

此处不需要

ifelse

；您可以使用

as.integer

或（使用一元

+

）将布尔表达式转换为

整数。示例：将
ifelse（mtcars$cyl>5,0,1）
与
+（！mtcars$cyl>5）
进行比较。在其他（不好的）事情中，
ifelse
很慢，所以如果可以的话，通常最好避免它。对于数字
a
和向量
b
，
f=function（a，b）mean（a
将给出
b
的分数，其中
a
更接近于零。
f <- function(a, b) 1 * (((b < 0) & (a >= b) & (a <= -b)) | ((b > 0) & (a <= b) & (a >= -b)))