R for循环：对每个循环执行迭代

Question

我正在尝试运行在 R 中进行模拟，但是我在编写正确的 for 循环时遇到了问题。

我尝试执行的迭代是

i=1
distance<-NULL
for(i in 1:48)
{  
sample<-coordinates[sample(.N, i)]
meand = (dist(cbind(sample$x,sample$y)))
ppp<-sample
table<-as.matrix(dist(ppp))
table[table == 0] <- 1000
maxmin<-apply(table, 1, FUN=min)
distance.1<-mean(maxmin)
distance<-rbind(distance,distance.1)
}

结果给出了一个 48 行的结果数据框，其中 i = 1:48

我想做的是运行 for 循环中每个 i 大约 1000 次迭代。然后我想存储1000个结果的平均值，并为每个i存储它们。

我认为 replicate() 函数可能是解决方案，但我在使用它们时遇到了问题。

所以预期的输出有点


i=1    a   (average of 1000 iteration)
i=2    b   (average of 1000 iteration)
i=3    c   (average of 1000 iteration)
.
.
. 
i=48   d   (average of 1000 iteration)

我应该如何重写我的代码以执行快速迭代？非常感谢您的帮助。

编辑

dput(coordinates)
structure(list(x = c(0.24, 0.72, 1.2, 3.675, 4.155, 4.635, 5.115, 
5.595, 6.075, 8.55, 9.03, 9.51, 9.99, 10.47, 10.95, 13.425, 13.905, 
14.385, 14.865, 15.345, 15.825, 18.3, 18.78, 19.26, 19.26, 18.78, 
18.3, 15.825, 15.345, 14.865, 14.385, 13.905, 13.425, 10.95, 
10.47, 9.99, 9.51, 9.03, 8.55, 6.075, 5.595, 5.115, 4.635, 4.155, 
3.675, 1.2, 0.72, 0.24), y = c(0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 
0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 
0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 2.88, 2.88, 2.88, 
2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 
2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88, 2.88)), row.names = c(NA, 
-48L), class = c("data.table", "data.frame"), .internal.selfref = <pointer: 0x0000027c2a7f1ef0>)

Answer 1

如果我理解正确你的问题，apply 函数可能会很好地解决你的问题。下面，我只是嵌套了一个 sapply 来在每个 i.

中进行 1000 次额外的重复

sapply(1:48, function(i){  
  mean(sapply(1:1000, function(x){
    sample<-coordinates[sample(.N, i)]
    meand = (dist(cbind(sample$x,sample$y)))
    ppp<-sample
    table<-as.matrix(dist(ppp))
    table[table == 0] <- 1000
    maxmin<-apply(table, 1, FUN=min)
    mean(maxmin)
  }))
})

如果有您的数据样本，我会更轻松。祝你好运！

R for循环：对每个循环执行迭代

R for loop: perform iteration for every loop

iteration

loops

for-loop

r

replicate