如何简化 R 中的嵌套循环

Question

我有以下代码，任何人都可以建议一种不同的嵌套循环方法：

x <- c(1, 2,3)
y <- c(6, 7, 8, 9)

n <- 10

for (i in 1:3) {
  for (j in 1:4) {

  decisions <- rep(0, n)

  for (k in 1:n) {

    ##a predefined function        
    decisions[k] <- pre_defined_funct(x[i], y[j]) 
    percent[i,j] <- sum(decisions)/n

}}}

Answer 1

您发布的算法不依赖于n和decision，因为它们在简化后被抵消了。因此可以表示为：

x <- c(1, 2, 3)
y <- c(6, 7, 8, 9)
n <- 10

pre_defined_funct <- function(x, y) {
  # stub
  abs(sin(x + y))
}

prs <- expand.grid(x, y)
prs$percent <- pre_defined_funct(prs$Var1, prs$Var2)
library(reshape2)
dcast(prs, Var2 ~ Var1)

输出：

  Var2         1         2         3
1    6 0.6569866 0.9893582 0.4121185
2    7 0.9893582 0.4121185 0.5440211
3    8 0.4121185 0.5440211 0.9999902
4    9 0.5440211 0.9999902 0.5365729

如何简化 R 中的嵌套循环

how to simplify nested loop in R

loops

r

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