等效于'outer'，具有列表或向量输出

使用

map

可以对每对参数应用一个函数：

> mapply(rep, 1:4, 4:1)
[[1]]
[1] 1 1 1 1

[[2]]
[1] 2 2 2

[[3]]
[1] 3 3

[[4]]
[1] 4

我希望做一些类似的事情，但是对于带有

outer

的参数的每个组合，它都不起作用，因为在本例中

outer

的输出应该是4x4数组：

> outer(1:4, 4:1, rep)
Error in dim(robj) <- c(dX, dY) : 
  dims [produit 16] ne correspond pas à la longueur de l'objet [40]

我可以结合使用

expand.grid

和

apply

，但我希望有更简单的解决方案：

> unlist(apply(expand.grid(1:4, 4:1), 1, function(x) rep(x[1], x[2])))
Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 
   1    1    1    1    2    2    2    2    3    3    3    3    4    4    4    4    1    1 
Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 
   1    2    2    2    3    3    3    4    4    4    1    1    2    2    3    3    4    4 
Var1 Var1 Var1 Var1 
   1    2    3    4 

---

基于李哲源 李哲远的回复（记录在案）：使用

outer

和

Vectorize

可以获得一个不寻常的对象：一个矩阵，每个元素都是一个列表：

> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(rep.int))
> class(res)
[1] "matrix"
> typeof(res)
[1] "list"
> res
     [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
[1,] Integer,4 Integer,3 Integer,2 1   
[2,] Integer,4 Integer,3 Integer,2 2   
[3,] Integer,4 Integer,3 Integer,2 3   
[4,] Integer,4 Integer,3 Integer,2 4   

在这种情况下，

outer（1:4，4:1，Vectorize（rep.int））

起作用，但在许多情况下，您需要

outer（1:4，4:1，Vectorize（rep.int，SIMPLIFY=TRUE））

。 有关更多解释，请参阅

这里，myfun的输出是一个长度为2的向量-->仅适用于

SIMPLIFY=FALSE

，因为您需要每次运行

myfun

的结果是一个长度为1的列表

> myfun <- function(x, y) c(sum(x,y), mean(x,y))
> myfun(1,4)
[1] 5 1
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = TRUE))
Error in dim(robj) <- c(dX, dY) : 
  dims [produit 16] ne correspond pas à la longueur de l'objet [32]
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = FALSE))
> 

这里myfun的输出是一个长度为1的列表，其中包含一个长度为2的向量 -->与

SIMPLIFY=FALSE

和

SIMPLIFY=TRUE

> myfun <- function(x, y) return(list(c(sum(x,y),mean(x,y))))
> myfun(1,4)
[[1]]
[1] 5 1

> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = TRUE))
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = FALSE))

>myfun myfun（1,4）
[[1]]
[1] 5 1
>res-res只需使用
FUN=Vectorize（rep.int，SIMPLIFY=FALSE）
内部
外部
，即可获得矩阵列表

相关：
只需使用
FUN=Vectorize（rep.int，SIMPLIFY=FALSE）
内部
外部
，即可获得矩阵列表

相关：
如果我们需要一个带有
Map

unlist(do.call(Map, c(f= rep, unname(expand.grid(1:4, 4:1)))))
#[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 2 3 4

如果我们需要一个带有
Map

unlist(do.call(Map, c(f= rep, unname(expand.grid(1:4, 4:1)))))
#[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 2 3 4

那么
取消列表（sapply（4:1，函数（t）rep（1:4，每个=t））呢？
？很抱歉，我意外地无法使用。。。这两个答案似乎都不错，但你的答案更直截了当……关于
未列出（sapply（4:1，function（t）rep（1:4，each=t））
？很抱歉，我意外地不可用。。。两个答案似乎都不错，但你的答案更直截了当……我以前从未见过列表矩阵！我甚至不知道这是可能的。真有教育意义！谢谢我只是不知道你为什么需要
SIMPLYFY=FALSE
好的，现在我想我理解了我想的
SIMPLIFY=FALSE
部分。我必须阅读几遍提供的链接，并做自己的例子来理解它。再次感谢。我以前从未见过列表矩阵！我甚至不知道这是可能的。真有教育意义！谢谢我只是不知道你为什么需要
SIMPLYFY=FALSE
好的，现在我想我理解了我想的
SIMPLIFY=FALSE
部分。我必须阅读几遍提供的链接，并做自己的例子来理解它。再次感谢。
> myfun <- function(x, y) return(list(c(sum(x,y),mean(x,y))))
> myfun(1,4)
[[1]]
[1] 5 1

> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = TRUE))
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = FALSE))

unlist(do.call(Map, c(f= rep, unname(expand.grid(1:4, 4:1)))))
#[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 2 3 4