R语言 map_dbl返回数值矩阵

zi8p0yeb 于 2023-09-27 发布在其他

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下面是我遇到的一个示例代码。
我定义了一个函数。输入一个数x，输出一个向量vec

fct <- function(x){
  vec = vector("numeric",3)
  vec = c(1, x, x^2)
  return(vec)
}

我有一个序列a = 1:10，那么我希望将fct应用于a。理想情况下，它应该返回一个数字矩阵。我知道用sapply(a,fct)可以达到目的。但是我很好奇如何使用map_*。
我试过map(a,fct)。它返回一个列表。
我试过map_dbl(a,fct)。它返回了一个错误

Error: Result 1 must be a single double, not a double vector of length 3
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

那么，如何使用map_*来实现这一点呢？

r

来源：https://stackoverflow.com/questions/66057420/map-dbl-returns-a-numeric-matrix

3条答案

按热度按时间

ippsafx71#

map_*函数不容易做到这一点。我建议使用最好的工具，并将其转换为已知的格式/结构。
如果你使用map_dbl的动机是类型安全（purrr::map*函数的一个优点），那么你可以用base R实现同样的安全性：

vapply(a, fct, numeric(3))
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,]    1    1    1    1    1    1    1    1    1     1
# [2,]    1    2    3    4    5    6    7    8    9    10
# [3,]    1    4    9   16   25   36   49   64   81   100

当然，vapply要求您先验地知道类和返回值的长度，但如果这不是问题，那么您就很好了。此外，它通常非常快：

a <- 1:10
bench::mark(vapply(a, fct, numeric(3)), lapply(a, fct), sapply(a, fct), map(a, fct), check = FALSE)
# # A tibble: 4 x 13
#   expression                      min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time result memory                 time              gc                   
#   <bch:expr>                 <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm> <list> <list>                 <list>            <list>               
# 1 vapply(a, fct, numeric(3))   12.3us   18.1us    44793.      288B     0    10000     0      223ms <NULL> <Rprofmem[,3] [1 x 3]> <bch:tm [10,000]> <tibble [10,000 x 3]>
# 2 lapply(a, fct)               11.6us   16.2us    52398.        0B     5.24  9999     1      191ms <NULL> <Rprofmem[,3] [0 x 3]> <bch:tm [10,000]> <tibble [10,000 x 3]>
# 3 sapply(a, fct)               24.8us     36us    22943.      576B     2.29  9999     1      436ms <NULL> <Rprofmem[,3] [2 x 3]> <bch:tm [10,000]> <tibble [10,000 x 3]>
# 4 map(a, fct)                  24.2us   32.4us    24356.        0B     2.44  9999     1      411ms <NULL> <Rprofmem[,3] [0 x 3]> <bch:tm [10,000]> <tibble [10,000 x 3]>

(Note随着a长度的增加，性能差异几乎消失。）
但是回到map*，你可以使用purrr，只需要一个小的外部函数，

invoke(cbind, map(a, fct))
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,]    1    1    1    1    1    1    1    1    1     1
# [2,]    1    2    3    4    5    6    7    8    9    10
# [3,]    1    4    9   16   25   36   49   64   81   100

它的性能虽然较慢，但并没有慢很多，并且随着数据的增加，差异会减少。

a <- 1:10
bench::mark(vapply(a, fct, numeric(3)), sapply(a, fct), do.call(cbind, lapply(a, fct)), do.call(cbind, map(a, fct)), invoke(cbind, map(a, fct)), matrix(flatten_dbl(map(a, fct)), ncol = length(a)))
# # A tibble: 6 x 13
#   expression                                              min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time result             memory              time            gc                
#   <bch:expr>                                         <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm> <list>             <list>              <list>          <list>            
# 1 vapply(a, fct, numeric(3))                           12.3us     17us    51210.      288B     5.12  9999     1      195ms <dbl[,10] [3 x 10~ <Rprofmem[,3] [1 x~ <bch:tm [10,00~ <tibble [10,000 x~
# 2 sapply(a, fct)                                       25.2us   36.4us    22276.      576B     2.23  9999     1      449ms <dbl[,10] [3 x 10~ <Rprofmem[,3] [2 x~ <bch:tm [10,00~ <tibble [10,000 x~
# 3 do.call(cbind, lapply(a, fct))                       16.2us   22.7us    37430.      288B     3.74  9999     1      267ms <dbl[,10] [3 x 10~ <Rprofmem[,3] [1 x~ <bch:tm [10,00~ <tibble [10,000 x~
# 4 do.call(cbind, map(a, fct))                          31.8us   43.6us    19856.      288B     4.40  9026     2      455ms <dbl[,10] [3 x 10~ <Rprofmem[,3] [1 x~ <bch:tm [9,028~ <tibble [9,028 x ~
# 5 invoke(cbind, map(a, fct))                           35.8us   49.6us    17440.      288B     2.07  8408     1      482ms <dbl[,10] [3 x 10~ <Rprofmem[,3] [1 x~ <bch:tm [8,409~ <tibble [8,409 x ~
# 6 matrix(flatten_dbl(map(a, fct)), ncol = length(a))   29.6us   45.2us    19309.      864B     2.08  9292     1      481ms <dbl[,10] [3 x 10~ <Rprofmem[,3] [3 x~ <bch:tm [9,293~ <tibble [9,293 x ~

a <- 1:1000
bench::mark(vapply(a, fct, numeric(3)), sapply(a, fct), do.call(cbind, lapply(a, fct)), do.call(cbind, map(a, fct)), invoke(cbind, map(a, fct)), matrix(flatten_dbl(map(a, fct)), ncol = length(a)))
# # A tibble: 6 x 13
#   expression                                              min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time result                 memory               time         gc              
#   <bch:expr>                                         <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm> <list>                 <list>               <list>       <list>          
# 1 vapply(a, fct, numeric(3))                           1.05ms   1.35ms      714.    23.5KB     4.33   330     2    461.9ms <dbl[,1000] [3 x 1,00~ <Rprofmem[,3] [1 x ~ <bch:tm [33~ <tibble [332 x ~
# 2 sapply(a, fct)                                       1.13ms   1.41ms      655.    70.8KB     4.31   304     2      464ms <dbl[,1000] [3 x 1,00~ <Rprofmem[,3] [6 x ~ <bch:tm [30~ <tibble [306 x ~
# 3 do.call(cbind, lapply(a, fct))                        1.4ms    1.7ms      543.    31.3KB     4.33   251     2    462.1ms <dbl[,1000] [3 x 1,00~ <Rprofmem[,3] [2 x ~ <bch:tm [25~ <tibble [253 x ~
# 4 do.call(cbind, map(a, fct))                          1.66ms   1.78ms      479.    31.3KB    10.2     47     1     98.1ms <dbl[,1000] [3 x 1,00~ <Rprofmem[,3] [2 x ~ <bch:tm [48~ <tibble [48 x 3~
# 5 invoke(cbind, map(a, fct))                            1.3ms   1.73ms      546.    39.2KB     4.30   254     2    464.8ms <dbl[,1000] [3 x 1,00~ <Rprofmem[,3] [3 x ~ <bch:tm [25~ <tibble [256 x ~
# 6 matrix(flatten_dbl(map(a, fct)), ncol = length(a))   1.13ms   1.49ms      551.    78.3KB     2.07   266     1    482.8ms <dbl[,1000] [3 x 1,00~ <Rprofmem[,3] [4 x ~ <bch:tm [26~ <tibble [267 x ~

(The六个命令的输出是相同的。）

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4smxwvx52#

sapply返回矩阵的原因是因为它有一个参数simplify，默认情况下是TRUE。simplify参数试图将结果简化为向量/矩阵。如果将参数更改为FALSE，则会得到与lapply或map相同的输出。

sapply(a,fct, simplify = FALSE) 

#[[1]]
#[1] 1 1 1

#[[2]]
#[1] 1 2 4

#[[3]]
#[1] 1 3 9

#[[4]]
#[1]  1  4 16
#...
#...

map总是返回一个列表，而map_dbl期望从函数返回一个数字，在您的情况下，函数返回3个数字。因此，一个选项是从map的输出构造一个矩阵。

library(purrr)

map(a, fct) %>% 
  flatten_dbl() %>% 
  matrix(ncol = length(a))

#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#[1,]    1    1    1    1    1    1    1    1    1     1
#[2,]    1    2    3    4    5    6    7    8    9    10
#[3,]    1    4    9   16   25   36   49   64   81   100

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brtdzjyr3#

a %>% map(fct) %>% reduce(cbind)返回矩阵。

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