將函數應用於R中列表元素的所有成對組合

Question

我想將一個函數應用於列表元素的所有成對組合。 每個元素都是具有相同長度的向量。 我希望輸出采用nxn矩陣格式， n是列表中的元素數量。

請考慮以下示例：

# Generating data
l <- list()
for(i in 1:5) l[[i]] <- sample(0:9, 5, T)

# Function to apply
foo <- function(x, y) 1 - sum(x * y) / sqrt(sum(x ^ 2) * sum(y ^ 2))

# Generating combinations
comb <- expand.grid(x = 1:5, y = 1:5)

此循環有效，但速度很慢，輸出未格式化為矩陣

# Applying function
out <- list()
for(i in 1:nrow(comb)) {
  out[[i]] <- foo(l[[comb[i, 'x']]], l[[comb[i, 'y']]])
}

任何的想法？

Answer 1

嵌套的sapply可以解決這個問題：

sapply(l, function(x) sapply(l, function(y) foo(x,y)))

我對@A很感興趣。 韋伯的解決方案。 以下是一些基准測試：

R> for(i in 1:50) l[[i]] <- sample(0:9, 5, T)
R> microbenchmark(sapply(l, function(x) sapply(l, function(y) foo(x,y))), outer(l,l,Vectorize(foo)), time=1000)
Unit: nanoseconds
                                                    expr     min        lq
 sapply(l, function(x) sapply(l, function(y) foo(x, y))) 7493739 8479127.0
                             outer(l, l, Vectorize(foo)) 6778098 8316362.5
                                                    time       5      48.5
      mean    median        uq      max neval
 1.042e+07 1.027e+07 1.155e+07 17982289   100
 1.030e+07 1.002e+07 1.187e+07 16076063   100
 1.672e+02 1.385e+02 1.875e+02      914   100

R> for(i in 1:500) l[[i]] <- sample(0:9, 5, T)
R> microbenchmark(sapply(l, function(x) sapply(l, function(y) foo(x,y))), outer(l,l,Vectorize(foo)), times=100)
Unit: milliseconds
                                                    expr   min    lq  mean
 sapply(l, function(x) sapply(l, function(y) foo(x, y))) 677.3 768.5 820.4
                             outer(l, l, Vectorize(foo)) 828.6 903.0 958.3
 median    uq  max neval
  815.9 842.7 1278   100
  930.7 960.5 1819   100

因此對於較小的列表，外部解決方案要快一些，但對於較大的列表，嵌套的sapply解決方案似乎可能會更快一些。