For Loop in R met voorbeelden voor lijst en matrix

A for loop Herhaalt een codeblok één keer voor elk element van een reeks. Die reeks kan een vector, een lijst, een dataframe, een matrix of elk ander object zijn waar R overheen kan itereren. R is hoofdlettergevoelig, dus het trefwoord is altijd in kleine letters. besteld,En de accolades zijn nodig wanneer de tekst zich over meer dan één regel uitstrekt.

For-lus syntaxis in R

for (i in vector) {
    Exp
}

Hier

R zal alle variabelen in vector herhalen en de berekening uitvoeren die in de exp is geschreven.

Laten we een paar voorbeelden bekijken.

Voor lus in R Voorbeeld 1: We herhalen alle elementen van een vector en drukken de huidige waarde af.

# Create fruit vector
fruit <- c('Apple', 'Orange', 'Passion fruit', 'Banana')
# Create the for statement
for ( i in fruit){ 
 print(i)
}

Output:

## [1] "Apple"
## [1] "Orange"
## [1] "Passion fruit"
## [1] "Banana"

Voor lus in R Voorbeeld 2: kwadrateer elk geheel getal van 1 tot 4 en sla de resultaten op in een lijst.

# Create an empty list
list <- c()
# Create a for statement to populate the list
for (i in seq(1, 4, by=1)) {
  list[[i]] <- i*i
}
print(list)

Output:

## [1]   1  4 9 16

For-lussen zijn nuttig in machine learning. Het afstemmen van een regularisatieparameter betekent het testen van veel kandidaatwaarden en het behouden van de optimale waarde.ping De functie die de verliesfunctie minimaliseert, en een for-lus is de meest eenvoudige manier om dat bereik te doorlopen.

Hoe gebruik je break en next in een for-lus?

Twee trefwoorden onderbreken de normale volgorde van een for-lus.

• breken verlaat de lus onmiddellijk en slaat alle resterende elementen over.
• volgende Verlaat alleen het huidige element en gaat verder met het volgende.

fruit <- c('Apple', 'Orange', 'Passion fruit', 'Banana')

# break: stop at the first match
for (i in fruit) {
    if (i == 'Passion fruit') {
        print('Found it, stopping here')
        break
    }
    print(i)
}

# next: skip one element and carry on
for (i in fruit) {
    if (i == 'Orange') next
    print(i)
}

In geneste lussen moeten `break` en `next` alleen worden uitgevoerd op de binnenste lus die ze bevat. Om beide lussen in het matrixvoorbeeld te verlaten, stelt u een vlagvariabele in en test u deze ook in de buitenste lus.

Gebruik seq_along() voor indexen. Het schrijven van `for (i in 1:length(x))` lijkt onschadelijk, maar mislukt bij een leeg object, omdat `1:0` de reeks 1, 0 oplevert en de lus twee keer wordt uitgevoerd. `seq_along(x)` retourneert in plaats daarvan een lege reeks, waardoor de lus correct wordt overgeslagen.

for (i in seq_along(fruit)) {
    cat(i, fruit[i], '\n')
}

For-lus over een lijst

Toiletping Het overschrijven van een lijst werkt precies hetzelfde als het overschrijven van een lijst.ping over een vector, met dien verstande dat elk element een ander type kan bevatten:

# Create a list with three vectors
fruit <- list(Basket = c('Apple', 'Orange', 'Passion fruit', 'Banana'), 
Money = c(10, 12, 15), purchase = FALSE)
for (p  in fruit) 
{ 
	print(p)
}

Output:

## [1] "Apple" "Orange" "Passion fruit" "Banana"       
## [1] 10 12 15
## [1] FALSE

For-lus over een matrix

Een matrix heeft twee dimensies, rijen en kolommen, dus om elke cel te doorlopen zijn twee geneste for-lussen nodig: een buitenste voor de rijen en een binnenste voor de kolommen.

# Create a matrix
mat <- matrix(data = seq(10, 20, by=1), nrow = 6, ncol =2)
# Create the loop with r and c to iterate over the matrix
for (r in 1:nrow(mat))   
    for (c in 1:ncol(mat))  
         print(paste("Row", r, "and column",c, "have values of", mat[r,c]))  

Output:

## [1] "Row 1 and column 1 have values of 10"
## [1] "Row 1 and column 2 have values of 16"
## [1] "Row 2 and column 1 have values of 11"
## [1] "Row 2 and column 2 have values of 17"
## [1] "Row 3 and column 1 have values of 12"
## [1] "Row 3 and column 2 have values of 18"
## [1] "Row 4 and column 1 have values of 13"
## [1] "Row 4 and column 2 have values of 19"
## [1] "Row 5 and column 1 have values of 14"
## [1] "Row 5 and column 2 have values of 20"
## [1] "Row 6 and column 1 have values of 15"
## [1] "Row 6 and column 2 have values of 10" 

For-lus over een dataframe in R

Een dataframe is een lijst met kolommen, dus een gewone for-lus doorloopt de kolommen in plaats van de rijen. Dat is meestal wat je wilt:

df <- data.frame(a = 1:5, b = 6:10, c = 11:15)

# Loop over the columns
for (col in names(df)) {
    cat(col, 'has mean', mean(df[[col]]), '\n')
}

Let op de dubbele haakjes. df[[col]] extracts geeft de kolom weer als een vector, terwijl df[col] een dataframe met één kolom retourneert dat mean() niet kan verwerken.

Toiletping over rijen. Rijgewijze iteratie is mogelijk, maar traag, omdat R de rij bij elke iteratie kopieert:

for (r in seq_len(nrow(df))) {
    cat('Row', r, 'sums to', sum(df[r, ]), '\n')
}

Voor meer dan een paar duizend rijen kunt u het beste rowSums(df), apply(df, 1, sum) of een dplyr gebruiken. group_by() en summarise() pijplijn, die allemaal hetzelfde werk doen zonder te kopiëren.

For-lussen versus vectorisatie in R

R is een gevectoriseerde taal: de meeste operatoren en functies werken in gecompileerde C-code al direct op hele vectoren. Een expliciete lus die een gevectoriseerde bewerking element voor element herhaalt, is zowel langer als trager.

# Loop version
squares <- c()
for (i in 1:4) {
    squares[i] <- i * i
}

# Vectorized version, same result
squares <- (1:4)^2

Wanneer een lus nog steeds de juiste oplossing is. Gebruik de for-lus alleen wanneer elke iteratie afhankelijk is van het vorige resultaat, wanneer je een externe service aanroept of bestanden schrijft, of wanneer duidelijkheid belangrijker is dan snelheid bij een klein object.

Als je een lus nodig hebt, reserveer dan vooraf geheugen. Door een object binnen een lus te vergroten, dwing je R om het bij elke iteratie te kopiëren. Maak het eerst op volledige grootte aan:

# Slow: the vector is reallocated on every pass
out <- c()
for (i in 1:1000) out[i] <- i^2

# Fast: allocated once
out <- numeric(1000)
for (i in 1:1000) out[i] <- i^2

For-lus in R: snel naslagwerk

Alle constructies die in deze handleiding worden gebruikt, staan ​​hieronder vermeld:

for (i in v) { print(i) }

for (i in seq_along(v)) { print(v[i]) }

for (p in my_list) { print(p) }

for (col in names(df)) { print(mean(df[[col]])) }

for (r in 1:nrow(m)) for (c in 1:ncol(m)) print(m[r, c])

if (condition) break

if (condition) next

out <- numeric(n)

Veelgestelde vragen