Избегайте дублирования аргументов при прохождении через (...) - PullRequest
Новая
       5

Избегайте дублирования аргументов при прохождении через (...)

0 голосов
/ 12 октября 2018

Рассмотрим функцию 

f <- function(x, X) mean(c(x,X))

Как я могу автоматически (манипуляцией f()) изменить подпись f() так, чтобы ее можно было использовать с lapply(), т. Е. Без возвратаследующая очевидная ошибка? 

lapply(X=list(1), FUN=f, X=1)
Error in lapply(X = list(1), FUN = f, X = 1) : 
  formal argument "X" matched by multiple actual arguments

Подход, который я до сих пор использовал, состоит в том, чтобы удалить все аргументы из f(), назначить их в среду и оценить f() в этой среде.

integrateArgs <- function (f, args) 
{
    form <- formals(f)
    if (!is.null(form)) 
        for (i in seq_along(form)) assign(names(form)[i], form[[i]])
    if (!is.null(args)) 
        for (i in seq_along(args)) assign(names(args)[i], args[[i]])
    ff <- function() {
    }
    parent.env(environment(ff)) <- parent.env(environment(f))
    body(ff) <- body(f)
    if (any(names(form) == "...")) 
        formals(ff) <- form[names(form) == "..."]
    ff
}
fnew <- integrateArgs(f, list(x=1, X=4))
lapply(list(fnew), function(x) x())
[[1]]
[1] 2.5

Однако такой подход приводит к следующей ошибке, если f() является функцией из другого пакета R, который вызывает скомпилированный код.

fnew2 <- integrateArgs(dnorm, list(x=1, mean=4))
lapply(list(fnew2), function(x) x())
Error in x() (from #1) : object 'C_dnorm' not found

Есть ли лучшие решения?

1 Ответ

0 голосов
/ 15 октября 2018

Как было предложено в комментарии MrFlick, одним из решений является 

library(purrr)
integrateArgs <- function(f, args){
    do.call(partial, c(list(f), args))
}
fnew2 <- integrateArgs(dnorm, list(x=1, mean=4))
lapply(list(fnew2), function(x) x())
[[1]]
[1] 0.004431848

Следующий аналогичный подход не требует пакета purrr: 

integrateArgs <- function(f, args){
    do.call(function(f, ...) {
        eval(call("function", NULL,
                  substitute(f(...))), envir = environment(f))}, 
        c(f = list(f), args))
}
fnew2 <- integrateArgs(dnorm, list(x=1, mean=4))
lapply(list(fnew2), function(x) x())
[[1]]
[1] 0.004431848

Подобный подход теперьиспользуется в optimParallel версии 0.7-4 для параллельного выполнения функций с использованием parallel::parLapply(): https://cran.r -project.org / package = optimParallel

...