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Rのループでリストを作成する-アイテム名を正しく取得する

2つのリストのループを含み、計算されたデータを作成する関数があります。これらのデータを何らかの値でインデックス付けされたリストのリストとして返したいのですが、割り当てが間違っています。

私がやろうとしていることの最小の例、そしてどこが間違っているのでしょうか:

mybiglist <- list()
for(i in 1:5){
    a <- runif(10)
    b <- rnorm(16)
    c <- rbinom(8, 5, i/10)
    name <- paste('item:',i,sep='')
    tmp <- list(uniform=a, normal=b, binomial=c)
    mybiglist[[name]] <- append(mybiglist, tmp)
}

これを実行して、出力mybiglistを見ると、各アイテムの名前が非常に間違っていることがわかります。

私が実際に欲しいものをどのように達成できるかについてのアイデアはありますか?

ありがとう

追伸Rにはループに頼らなければならない場合に失敗したという感覚があることを知っていますが、この場合、私は正当化されていると感じます;-)

19
Hassantm

appendコマンドを使用しない場合に機能します。

mybiglist <- list()
for(i in 1:5){
  a <- runif(10)
  b <- rnorm(16)
  c <- rbinom(8, 5, i/10)
  name <- paste('item:',i,sep='')
  tmp <- list(uniform=a, normal=b, binomial=c)
  mybiglist[[name]] <- tmp
}

# List of 5
# $ item:1:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.737 0.987 0.577 0.814 0.452 ...
# ..$ normal  : num [1:16] -0.403 -0.104 2.147 0.32 1.713 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 0 0 0 0 1 0 0 1
# $ item:2:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.61 0.62 0.49 0.217 0.862 ...
# ..$ normal  : num [1:16] 0.945 -0.154 -0.5 -0.729 -0.547 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 1 2 2 0 2 1 0 2
# $ item:3:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.66 0.094 0.432 0.634 0.949 ...
# ..$ normal  : num [1:16] -0.607 0.274 -1.455 0.828 -0.73 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 2 2 3 1 1 1 2 0
# $ item:4:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.455 0.442 0.149 0.745 0.24 ...
# ..$ normal  : num [1:16] 0.0994 -0.5332 -0.8131 -1.1847 -0.8032 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 2 3 1 1 2 2 2 1
# $ item:5:List of 3
# ..$ uniform : num [1:10] 0.816 0.279 0.583 0.179 0.321 ...
# ..$ normal  : num [1:16] -0.036 1.137 0.178 0.29 1.266 ...
# ..$ binomial: num [1:8] 3 4 3 4 4 2 2 3
35
Sven Hohenstein

変化する

mybiglist[[name]] <- append(mybiglist, tmp)

mybiglist[[name]] <- tmp
5
seancarmody

明示的なforループが不要であることを示すため

unif_norm  <- replicate(5, list(uniform = runif(10),
  normal = rnorm(16)), simplify=F)

binomials <- lapply(seq_len(5)/10, function(prob) {
 list(binomial =  rbinom(n = 5 ,size = 8, prob = prob))})

biglist <- setNames(mapply(c, unif_norm, binomials, SIMPLIFY = F), 
                     paste0('item:',seq_along(unif_norm)))

一般に、forループパスを下る場合は、事前にリストを事前に割り当てることをお勧めします。これは、メモリ効率が向上します。

mybiglist <- vector('list', 5)
names(mybiglist) <- paste0('item:', seq_along(mybiglist))
for(i in seq_along(mybiglist)){
    a <- runif(10)
    b <- rnorm(16)
    c <- rbinom(8, 5, i/10)

    tmp <- list(uniform=a, normal=b, binomial=c)
    mybiglist[[i]] <- tmp
}
3
mnel