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多重ループの書き方(R言語)

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nanami23

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お世話になります。

以下のような多重ループ文を、別の方法で(Rっぽく)書くことはできないでしょうか。

for (i in 1:3) {
  for (j in seq(11,15,2)) {
    for (k in seq(101,110,3)) {
      print(paste(paste(i,j),k))
    }
  }
}


よろしくお願いします。
nanami

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回答 2

checkベストアンサー

+1

1:3 と seq(11,15,2) と seq(101,110,3)) の組み合わせは expand.grid()で得ることが出来ますので、あとは apply() にて関数適用を行い、print(paste()) を実行すると良いのではないでしょうか

func <- function(x) print(paste(x[1],x[2],x[3]))
r = apply(expand.grid(1:3, seq(11,15,2), seq(101,110,3)), 1, func)

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  • 2018/11/11 18:55

    magichanさん
    回答ありがとうございます。
    コンパクトなコード参考になりました。
    ベストアンサーにさせていただきます。

    キャンセル

+1

apply系関数を使うのは常道ですね。

sapply( seq(1:3), function(i){                                                                                                                        
  sapply( seq(11,15,2), function(j){                                                                                                                  
    sapply(seq(101,110,3), function(k){print(paste(i,j,k))})                                                                                          
  })                                                                                                                                                  
}) 

ただ、中身が複雑になってくると、みにくくはなります。
よほどスピードが求められるのでない限り、素直にforループを使ったほうがいいと思います。

速度について

「よほどスピードが求められるのでない限り」とか何となく書いてしまいましたが、実際のところ実行時間に差が出るものか試してみました。
質問文にある程度の組み合わせ量ではどのみち差が出ないので、ループ回数をふやしての実験です。

Rprof(tmp<-tempfile(), interval=0.01)

#ii <- 1:3000
#jj <- seq(11,15,2)
#kk <- seq(101,110,3)
ii <- 1:100
jj <- 1:100
kk <- 1:100

func1 <- function(){
  for (i in ii) {
    for (j in jj) {
      for (k in kk) {
 #       print(paste(paste(i,j),k))
      }
    }
  }
}

func2 <- function(){
  sapply(ii, function(i){
    sapply(jj, function(j){
      sapply(kk, function(k){
#        print(paste(i,j,k))
      })
    })
  })
  return(invisible())
}



func3 <- function(){
  apply(expand.grid(ii, jj, kk), 1, function(x){
#    print(paste(x[1],x[2],x[3]))
  })
  return(invisible())
}

func1()
func2()
func3()

Rprof(NULL)
profres <- summaryRprof(tmp)
print(profres$by.total[grep("func[1-3]", rownames(profres$by.total)),])

結果は次の通り。

> source("test.r")
        total.time total.pct self.time self.pct
"func3"       3.59     62.87      0.00     0.00
"func2"       2.06     36.08      0.00     0.00
"func1"       0.06      1.05      0.06     1.05


なんとforループがダントツでした。expand.gridではいったんすべての組み合わせをリストアップしたリストを作るため、そのオーバーヘッドが生じていると想像されます。

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  • 2018/11/11 18:52

    KojiDoiさん
    回答ありがとうございます。
    可読性のアドバイス参考になりました。

    キャンセル

  • 2018/11/11 20:31

    KojiDoiさん
    速度について、追加の情報ありがとうございました。
    Rではforループは使わない方がよいものだと思い込んでいたので大変参考になりました。

    キャンセル

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