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R purrr reduce 通过迭代应用二元函数将列表减少为单个值


reduce() 是将向量的元素组合成单个值的运算。该组合由 .f 驱动,这是一个采用两个值并返回单个值的二元函数:在 1:3 上减少 f 可计算值 f(f(1, 2), 3)

用法

reduce(.x, .f, ..., .init, .dir = c("forward", "backward"))

reduce2(.x, .y, .f, ..., .init)

参数

.x

列表或原子向量。

.f

对于 reduce() ,一个 2 参数函数。该函数将传递累积值作为第一个参数,"next" 值作为第二个参数。

对于 reduce2() ,一个 3 参数函数。该函数将传递累加值作为第一个参数,.x 的下一个值作为第二个参数,.y 的下一个值作为第三个参数。

如果 .f 返回包含在 done() 中的值,则缩减会提前终止。

...

传递给映射函数的附加参数。

我们现在通常建议不要使用 ... 将附加(常量)参数传递给 .f 。相反,使用简写匿名函数:

# Instead of
x |> map(f, 1, 2, collapse = ",")
# do:
x |> map(\(x) f(x, 1, 2, collapse = ","))

这使得更容易理解哪些参数属于哪个函数,并且往往会产生更好的错误消息。

.init

如果提供,将用作开始累加的第一个值,而不是使用 .x[[1]] 。如果您想确保 reduce.x 为空时返回正确的值,这非常有用。如果丢失,并且.x为空,将抛出错误。

.dir

作为字符串的缩减方向, "forward" (默认)或 "backward" 之一。请参阅下面有关方向的部分。

.y

对于 reduce2()accumulate2() ,传递给 .f 的附加参数。如果未设置 init,则 .y 应比 .x 短 1 个元素。

方向

.f 是像 +c() 这样的关联运算时,减少的方向并不重要。例如,使用二元函数 + 约简向量 1:3 会计算左侧的和 ((1 + 2) + 3),以及右侧的相同和 (1 + (2 + 3))

在其他情况下,方向对降低的值有重要影响。例如,从左侧减少 list() 向量会产生一个左倾嵌套列表(或树),而从右侧减少 list() 则会产生一个右倾列表。

生命周期

从 purrr 0.3.0 开始,reduce_right() 已被软弃用。请改用reduce().dir 参数。请注意,算法已更改。 reduce_right() 计算 f(f(3, 2), 1)reduce(.dir = \"backward\") 计算 f(1, f(2, 3)) 。这是从右侧减少的标准方法。

要使用与 reduce_right() 相同的归约更新代码,只需反转向量并使用左归约:

# Before:
reduce_right(1:3, f)

# After:
reduce(rev(1:3), f)

reduce2_right() 自 purrr 0.3.0 起已被软弃用,无需替换。目前尚不清楚在这种情况下正确的归约应具有哪些算法属性。如果您了解使用三元函数进行正确约简的用例,请联系我们。

也可以看看

accumulate() 用于返回归约的所有中间值的版本。

例子

# Reducing `+` computes the sum of a vector while reducing `*`
# computes the product:
1:3 |> reduce(`+`)
#> [1] 6
1:10 |> reduce(`*`)
#> [1] 3628800

# By ignoring the input vector (nxt), you can turn output of one step into
# the input for the next. This code takes 10 steps of a random walk:
reduce(1:10, \(acc, nxt) acc + rnorm(1), .init = 0)
#> [1] 5.293988

# When the operation is associative, the direction of reduction
# does not matter:
reduce(1:4, `+`)
#> [1] 10
reduce(1:4, `+`, .dir = "backward")
#> [1] 10

# However with non-associative operations, the reduced value will
# be different as a function of the direction. For instance,
# `list()` will create left-leaning lists when reducing from the
# right, and right-leaning lists otherwise:
str(reduce(1:4, list))
#> List of 2
#>  $ :List of 2
#>   ..$ :List of 2
#>   .. ..$ : int 1
#>   .. ..$ : int 2
#>   ..$ : int 3
#>  $ : int 4
str(reduce(1:4, list, .dir = "backward"))
#> List of 2
#>  $ : int 1
#>  $ :List of 2
#>   ..$ : int 2
#>   ..$ :List of 2
#>   .. ..$ : int 3
#>   .. ..$ : int 4

# reduce2() takes a ternary function and a second vector that is
# one element smaller than the first vector:
paste2 <- function(x, y, sep = ".") paste(x, y, sep = sep)
letters[1:4] |> reduce(paste2)
#> [1] "a.b.c.d"
letters[1:4] |> reduce2(c("-", ".", "-"), paste2)
#> [1] "a-b.c-d"

x <- list(c(0, 1), c(2, 3), c(4, 5))
y <- list(c(6, 7), c(8, 9))
reduce2(x, y, paste)
#> [1] "0 2 6 4 8" "1 3 7 5 9"


# You can shortcircuit a reduction and terminate it early by
# returning a value wrapped in a done(). In the following example
# we return early if the result-so-far, which is passed on the LHS,
# meets a condition:
paste3 <- function(out, input, sep = ".") {
  if (nchar(out) > 4) {
    return(done(out))
  }
  paste(out, input, sep = sep)
}
letters |> reduce(paste3)
#> [1] "a.b.c"

# Here the early return branch checks the incoming inputs passed on
# the RHS:
paste4 <- function(out, input, sep = ".") {
  if (input == "j") {
    return(done(out))
  }
  paste(out, input, sep = sep)
}
letters |> reduce(paste4)
#> [1] "a.b.c.d.e.f.g.h.i"
源代码:R/reduce.R

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Reduce a list to a single value by iteratively applying a binary function。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。