为什么Map只需要一组向量作为参数，而mapply需要一组向量和MoreArgs参数？

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据我所知，除了简化之外，可以mapply用Map. 毕竟，Map是mapply. 但是，我很惊讶地看到它mapply需要一...组参数（文档称之为“要向量化的参数（严格为正长度的向量或列表，或所有长度为零） ”）和MoreArgs所需函数顶部的参数f,Map而不使用MoreArgs, 只需要...（文档称之为“向量”）和f.

我的问题是：为什么mapply需要MoreArgs但Map不需要？能做不能mapply做的事Map吗？或者是mapply试图让一些更容易的事情变得更难Map？如果是这样，那又怎样？

我怀疑这sapply可能是答案的有用参考点。这可能有助于它的比较X，FUN以及...参数mapply的...和MoreArgs。

回答

让我们看一下代码Map：

Map
function (f, ...) 
{
    f <- match.fun(f)
    mapply(FUN = f, ..., SIMPLIFY = FALSE)
}

Map
function (f, ...) 
{
    f <- match.fun(f)
    mapply(FUN = f, ..., SIMPLIFY = FALSE)
}

正如您所写，它只是一个包装器，点被转发到mapply，请注意，它SIMPLIFY被硬编码为FALSE

为什么 mapply 需要MoreArgs但Map不需要？

这是一个设计选择，可能部分是由于历史原因，我不会介意明确MoreArgs和USE.NAMES论点（或与此相关的SIMPLIFY = TRUE论点），但我相信基本原理是Map简单的，如果你想调整参数鼓励您使用mapply. 不过，你可以使用MoreArgs和USE.NAMES使用Map，他们会点穿越到mapply呼叫，虽然它是无证，作为文档描述的...说法是“载体”。

等效的mapply调用将是：

Map(sum, setNames(1:2, c("a", "b")), 1:2)
#> $a
#> [1] 2
#> 
#> $b
#> [1] 4

Map(sum, setNames(1:2, c("a", "b")), 1:2, USE.NAMES = FALSE)
#> [[1]]
#> [1] 2
#> 
#> [[2]]
#> [1] 4

Map(
  replicate, 
  2:3,
  c(FALSE, TRUE),
  MoreArgs = list(expr = quote(runif(1))))
#> [[1]]
#> [[1]][[1]]
#> [1] 0.7523955
#> 
#> [[1]][[2]]
#> [1] 0.4922519
#> 
#> 
#> [[2]]
#> [1] 0.81626690 0.07415023 0.56264388

mapply 可以做一些 Map 不能做的事情吗？还是 mapply 试图让 Map 变得更容易一些？如果是这样，那又怎样？

您不能SIMPLIFY与 一起使用Map：

Map(sum, 1:3, 1:3, SIMPLIFY = TRUE)
#> Error in mapply(FUN = f, ..., SIMPLIFY = FALSE): formal argument "SIMPLIFY" matched by multiple actual arguments

一点历史

  • mapply 引入了 R 1.7.0
  • Map 在 R 2.6 中引入，新闻条目如下：

新的高阶函数 Reduce()、Filter() 和 Map()。

该f参数名称的功能共享和他们在同一页上记录。我不知道为什么放弃命名函数的原因FUN，但是这 3 个函数（以及 中记录的其他函数?Reduce）之间的一致性解释了为什么mapply并且Map不要以相同的方式命名它们的函数参数（一致性也解释了大写M我猜测）。

在文档中，我们还可以阅读：

Map是一个简单的包装器，mapply它不会试图简化结果，类似于 Common Lisp 的 mapcar（但是参数被回收）。未来的版本可能允许对结果类型进行一些控制。

所以，理论上，正如我从最后一句话中所理解的，Map可以升级以提供某种类型的稳定性，类似于什么vapply。在我看来，R-devel 并没有一路走好，因为他们想花时间来正确决定要做什么，从那时起他们就一直保持这种状态。

以上是为什么Map只需要一组向量作为参数，而mapply需要一组向量和MoreArgs参数？的全部内容。
THE END
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