如何在R中使用with（）函数而不是apply（）函数

我正在尝试优化我使用apply（）和类似函数（例如lappy（）编写的代码）。不幸的是，我没有看到太多的改进，所以我看到了这篇文章，其中一个建议是使用函数with（）而不是apply（），这肯定要快得多

我想做的是对矩阵的每一行应用一个用户定义的函数。此函数将行中的数据作为输入，进行一些计算并返回一个带有结果的向量。 我使用apply（）函数、with（）和矢量化版本的玩具示例：

#Generate a matrix 10x3
prbl1=matrix(runif(30),nrow=10)
prbl2=data.frame(prbl1)
prbl3=prbl2

#function for the apply()
fn1=function(row){
  x=row[1]
  y=row[2]
  z=row[3]
  k1=2*x+3*y+4*z
  k2=2*x*3*y*4*z
  k3=2*x*y+3*x*z
  return(c(k1,k2,k3))
}

#function for the with()
fn2=function(x,y,z){
  k1=2*x+3*y+4*z
  k2=2*x*3*y*4*z
  k3=2*x*y+3*x*z
  return(c(k1,k2,k3))
}

#Vectorise fn2
fn3=Vectorize(fn2)



 #apply the functions:
rslt1=t(apply(prbl1,1,fn1))
rslt2=t(with(prbl2,fn2(X1,X2,X3)))
rslt2=cbind(rslt2[1:10],rslt2[11:20],rslt2[21:30])
rslt3=t(with(prbl3,fn3(X1,X2,X3)))

所有三个都产生相同的输出，一个矩阵10x3，这就是我想要的。不过，请注意，在rslt2处，我需要绑定结果，因为使用with（）的输出是长度为300的向量。我怀疑这是由于函数没有矢量化（如果我理解正确的话）。在rslt3中，我使用的是fn2的矢量化版本，它以预期的方式生成输出

当我比较三者的性能时，我得到：

library(rbenchmark)
benchmark(rslt1=t(apply(prbl1,1,fn1)),
          rslt2=with(prbl2,fn2(X1,X2,X3)),
          rslt3=with(prbl3,fn3(X1,X2,X3)),
          replications=1000000)

   test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
1 rslt1      1000000  103.51    7.129    102.63     0.02         NA        NA
2 rslt2      1000000   14.52    1.000     14.41     0.01         NA        NA
3 rslt3      1000000  123.44    8.501    122.41     0.05         NA        NA

其中，使用（）而不使用矢量化肯定更快

---

我的问题：既然rslt2是最有效的方法，有没有一种方法可以让我正确地使用它，而无需在事后绑定结果？它确实起作用，但我觉得编码效率不高

您给出的第一个和第三个函数一次应用一行，因此在您的示例中调用了10次。第二个函数利用了R中的乘法和加法已经向量化的事实，因此不需要使用任何形式的循环或ply函数。该函数只调用一次。如果要使用当前代码，只需将fn2中的

c

更改为

cbind

fn2=function(x,y,z){
  k1=2*x+3*y+4*z
  k2=2*x*3*y*4*z
  k3=2*x*y+3*x*z
  return(cbind(k1,k2,k3))
}

使用

所做的只是计算列表、data.frame或给定环境中给定的表达式。因此，

与（prbl2，fn2（X1，X2，X3））

完全等同于

fn2（prbl2$X1，prbl2$X2，prbl2$X3）

这是你真正的功能吗？如果是，那么问题就解决了。如果不是，则取决于实际函数是否完全由已矢量化的操作和函数组成，或者是否可以用矢量化等价物替换

对于根据注释修改的功能：

单行：

---

fn1
with
不用于将函数应用于每一行。它所做的是将数据框的列附加到您的工作环境中，以便您可以将它们作为变量引用。使用

的

在这里速度更快的原因是，它使用向量化版本的乘法处理所有变量，同时逐行调用apply。例如，您可以这样调用函数：
fn2（prbl1[，1]，prbl1[，2]，prbl1[，3]）
。不需要任何带有

的

。非常感谢您的回答。正如您所怀疑的，这不是真正的功能。在计算k1、k2和k3之后，我使用的实际函数将继续运行，并检查它们是否都为正（在本例中，它们始终为正），如果不是，则进行更多的计算，以此类推。我使用的是if（）语句，但当我在没有矢量化的情况下执行此操作时，我会收到预期的错误：条件的长度>1，并且只使用第一个元素。有没有办法保留这种形式的函数，使用if（）语句并跳过向量化？在这种情况下，通常可以将
if
替换为
ifelse
。因此，如果你可以发布你的完整函数，我可以更具体地使用
if（x==1）y else z
if（x==1，y，z）

而不是

if（x==1）y else z

你可以使用

if（x==1）y else z

{return（c（k1，k2，k3））}else{k1=5*x+3*y+4*zk2=5*x*3*y*4*zk3=5*x*y+3*x*z如果（k1

fn1 <- function(row){
  x <- row[1]
  y <- row[2]
  z <- row[3]
  k1 <- 2*x+3*y+4*z
  k2 <- 2*x*3*y*4*z
  k3 <- 2*x*y+3*x*z
  if (k1>0 & k2>0 &k3>0){
    return(cbind(k1,k2,k3))
  } else {
    k1 <- 5*x+3*y+4*z
    k2 <- 5*x*3*y*4*z
    k3 <- 5*x*y+3*x*z
    if (k1<0 || k2<0 || k3<0) {
      return(cbind(0,0,0))
    } else {
      return(cbind(k1,k2,k3))
    }
  }
}

fn2 <- function(mat) {
  x <- mat[, 1]
  y <- mat[, 2]
  z <- mat[, 3]
  k1 <- 2*x+3*y+4*z
  k2 <- 2*x*3*y*4*z
  k3 <- 2*x*y+3*x*z
  l1 <- 5*x+3*y+4*z
  l2 <- 5*x*3*y*4*z
  l3 <- 5*x*y+3*x*z
  out <- array(0, dim = dim(mat))
  useK <- k1 > 0 & k2 > 0 & k3 > 0
  useL <- !useK & l1 >= 0 & l2 >= 0 & l3 >= 0
  out[useK, ] <- cbind(k1, k2, k3)[useK, ]
  out[useL, ] <- cbind(l1, l2, l3)[useL, ]
  out
}