lapply和do.call有什么区别（） _apply

厌伴老儒烹瓠叶，强随举子踏槐花。这篇文章主要讲述lapply和do.call有什么区别？相关的知识，希望能为你提供帮助。
我最近在学习R并且被两个函数搞糊涂了：lapplyand do.call。它们似乎与Lisp中的map函数类似。但为什么有两个具有不同名称的函数？为什么R只使用一个名为map的函数？
答案有一个名为Map的函数可能类似于其他语言的映射：

lapply返回与X相同长度的列表，其中每个元素都是将FUN应用于X的相应元素的结果。
do.call构造并执行来自名称或函数的函数调用以及要传递给它的参数列表。
Map将一个函数应用于给定向量的相应元素... Map是mapply的简单包装器，它不会尝试简化结果，类似于Common Lisp的mapcar（然而，参数被回收）。未来版本可能允许对结果类型进行一些控制。

Map是mapply的包装纸
lapply是mapply的一个特例
因此Map和lapply在很多情况下会相似。

例如，这里是lapply：

lapply(iris, class) $Sepal.Length [1] "numeric"$Sepal.Width [1] "numeric"$Petal.Length [1] "numeric"$Petal.Width [1] "numeric"$Species [1] "factor"

和Map一样：

Map(class, iris) $Sepal.Length [1] "numeric"$Sepal.Width [1] "numeric"$Petal.Length [1] "numeric"$Petal.Width [1] "numeric"$Species [1] "factor"

do.call将一个函数作为输入，并将其其他参数泼洒到函数中。例如，它被广泛用于将列表组合成更简单的结构（通常使用rbind或cbind）。
例如：

x < - lapply(iris, class) do.call(c, x) Sepal.LengthSepal.Width Petal.LengthPetal.WidthSpecies "numeric""numeric""numeric""numeric""factor"

另一答案lapply在列表中应用函数，do.call使用参数列表调用函数。这看起来对我很不一样......
举一个列表的例子：

X < - list(1:3,4:6,7:9)

通过lapply，您可以获得列表中每个元素的均值：

> lapply(X,mean) [[1]] [1] 2[[2]] [1] 5[[3]] [1] 8

do.call给出一个错误，因为平均值要求参数“trim”为1。
另一方面，rbind以行为方式绑定所有参数。所以要按行绑定X，你可以：

> do.call(rbind,X) [,1] [,2] [,3] [1,]123 [2,]456 [3,]789

如果你使用lapply，R会将rbind应用于列表的每个元素，给你这个废话：

> lapply(X,rbind) [[1]] [,1] [,2] [,3] [1,]123[[2]] [,1] [,2] [,3] [1,]456[[3]] [,1] [,2] [,3] [1,]789

要拥有像Map这样的东西，你需要?mapply，这是完全不同的东西。要获得例如X中每个元素的平均值，但是使用不同的修剪，您可以使用：

> mapply(mean,X,trim=c(0,0.5,0.1)) [1] 2 5 8

另一答案lapply类似于map，do.call不是。 lapply将函数应用于列表的所有元素，do.call调用一个函数，其中所有函数参数都在列表中。因此，对于n元素列表，lapply具有n函数调用，而do.call只有一个函数调用。所以do.call与lapply完全不同。希望这能澄清你的问题。
一个代码示例：