r - 对列表的每个矩阵使用 lapply
问题描述
我正在尝试使用lapply
列表的每个矩阵。
我想应用sample
功能,使用lapply
.
让我们举个例子。我生成了概率,它将用于sample
函数。(抱歉没有优化。)
set.seed(1001)
given<-replicate(3,list(matrix(unlist(replicate(5,sample(c(0.2,0.3,0.4,0.1),4,replace=FALSE),simplify=FALSE)),ncol=4)))
given
[[1]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.1 0.4 0.2 0.4
[2,] 0.3 0.2 0.1 0.2
[3,] 0.2 0.1 0.1 0.3
[4,] 0.4 0.3 0.3 0.1
[5,] 0.3 0.4 0.2 0.4
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.4 0.4 0.3 0.4
[2,] 0.3 0.1 0.4 0.2
[3,] 0.1 0.2 0.1 0.4
[4,] 0.2 0.1 0.3 0.3
[5,] 0.3 0.2 0.2 0.1
[[3]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.3 0.2 0.2 0.1
[2,] 0.2 0.3 0.3 0.3
[3,] 0.1 0.4 0.2 0.2
[4,] 0.4 0.4 0.3 0.4
[5,] 0.1 0.1 0.4 0.1
所以这个列表有三个分量,每个分量都是一个 5*4 的矩阵。矩阵的每一行(因此,它有 15 行)都有概率。我想以给定的概率生成 10 个样本。为简单起见,我将以给定的概率将“1”重新采样为“4”。
在本文档的帮助下(如何生成具有预测概率的随机数据集?),我学会了将sample
函数应用于一个矩阵的一个组件。如果given
是一个矩阵,我会执行这个函数。
lapply(1:nrow(given), function(x) sample(1:4, 10, replace = TRUE, prob = given[x, ]))
但是,如您所见,given
它是一个包含 3 个矩阵的列表。我尝试了几次尝试,例如prob=given$x
,prob=given[[x,]]
等....但都失败了。有没有办法应用它?
*附加问题
致罗纳克·沙阿
结果完全正确。谢谢!
但是,很抱歉没有提出所有问题。事实上,概率集中有一些缺失的数据。
given
我将在设置的缺失值中设置一行。
given[[2]][1,]<-NA
given
[[1]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.1 0.4 0.2 0.4
[2,] 0.3 0.2 0.1 0.2
[3,] 0.2 0.1 0.1 0.3
[4,] 0.4 0.3 0.3 0.1
[5,] 0.3 0.4 0.2 0.4
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] NA NA NA NA
[2,] 0.3 0.1 0.4 0.2
[3,] 0.1 0.2 0.1 0.4
[4,] 0.2 0.1 0.3 0.3
[5,] 0.3 0.2 0.2 0.1
[[3]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.3 0.2 0.2 0.1
[2,] 0.2 0.3 0.3 0.3
[3,] 0.1 0.4 0.2 0.2
[4,] 0.4 0.4 0.3 0.4
[5,] 0.1 0.1 0.4 0.1
阅读您的答案后,我在您的答案中操作了一些代码。但结果却大不相同。
lapply(given, function(x) t(sapply(seq_len(nrow(x)), function(y)
ifelse(is.na(x[y,]),NA,sample(1:4, 10, replace = TRUE, prob = x[y, ])))))
[[1]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 4 4 4 2
[2,] 2 3 2 2
[3,] 4 4 1 1
[4,] 1 3 1 1
[5,] 3 3 1 1
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] NA NA NA NA
[2,] 3 4 3 2
[3,] 4 2 2 2
[4,] 4 2 1 1
[5,] 1 2 4 1
[[3]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 1 2 2
[2,] 3 4 3 4
[3,] 2 3 2 4
[4,] 2 4 4 2
[5,] 2 3 3 3
如您所见,NA 结果是正确的,但它只生成了 4 个样本,而不是 10 个样本。你能告诉我如何解决这个问题吗?
解决方案
无需过度复杂化并继续您的尝试,我们可以使用sapply
inside lapply
。lapply
将遍历每个列表,而sapply
将遍历列表中的每一行。
lapply(given, function(x) t(sapply(seq_len(nrow(x)), function(y)
sample(1:4, 10, replace = TRUE, prob = x[y, ]))))
#[[1]]
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#[1,] 2 3 4 4 3 4 4 4 2 1
#[2,] 1 1 1 2 4 1 2 2 2 3
#[3,] 1 4 4 1 4 1 1 2 2 4
#[4,] 1 1 3 2 3 2 3 1 1 3
#[5,] 4 2 3 1 2 2 1 4 1 4
#[[2]]
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#[1,] 1 3 2 3 2 1 1 1 2 1
#[2,] 3 1 1 1 3 3 2 3 1 4
#[3,] 4 3 4 2 4 4 4 4 4 4
#[4,] 3 3 4 4 3 4 4 2 3 4
#[5,] 1 1 2 2 4 1 1 2 1 4
#[[3]]
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#[1,] 3 1 1 2 1 3 3 1 2 1
#[2,] 4 4 3 1 3 3 3 3 2 4
#[3,] 1 1 2 2 2 3 4 4 2 4
#[4,] 2 1 4 4 1 3 3 4 4 1
#[5,] 3 3 3 3 3 3 1 2 3 3
为了处理NA
我们可以做的价值观
lapply(given, function(x) t(sapply(seq_len(nrow(x)), function(y)
if (anyNA(x[y,])) rep(NA, 10) else
sample(1:4, 10, replace = TRUE, prob = x[y, ]))))
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