While循环控制器应用之遍历获取文件参数 测试环境 JMeter-5.4.1 应用 实现单线程在单次迭代内遍历获取文件参数 说明：上图仅给出关键配置信息 注意： CSV配置元件放循环内，每循环一次就会取一次参数值...不管CSV配置元件位于请求采样器上方，还是下方，都会优按CSV配置元件从配置文件获取参数，然后再执行请求采样器，所以无需在While控制器上方再添加一个“仓库配置信息”。...:为True，否则会多循环一次，如果有需要，可以在循环内添加IF逻辑控制器，判断变量值为时不执行目标操作。 CSV Data Set Config配置元件中的Recycle on EOF ?...笔者后来实践发现，按上图配置，虽然脚本可以正常执行业务，但是查看控制台执行日志，存在报错，原因在于线程第一次执行while循环时，Condition中引用的变量${warehouse}不存在，所以最好对上述脚本进行优化
简介 由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用...lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。...，它只处理list类型数据，对list的每个元素进行递归遍历，如果list包括子元素则继续遍历。
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...其中参数na.rm=TRUE，可以忽略所用的NA值 ? 2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...3.tapply函数 它通常会有三个参数，第一个参数代表数据，第二个参数表示如何对数据进行分组操作，第三个参数指定每一个分组内应用什么函数。...4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ? 总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
定义函数后，我们可以在任何需要函数的地方应用它，例如可以作为lapply函数的第二个参数（参见方法6.2）： > cv <- function(x) sd(x)/mean(x) > lapply(lst...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(...循环语句 R语法中也包括for循环、while循环以及repeat循环语句。更多详情可以使用help(Control)命令查看。...定义函数后，我们可以在任何需要函数的地方应用它，例如可以作为lapply函数的第二个参数（参见方法6.2）： > cv <- function(x) sd(x)/mean(x) > lapply(lst...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(
❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...另外，apply 函数用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...总结 ❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。它们包括 lapply、sapply、apply 和 tapply 函数，每个函数都有各自的用途。
apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...参数列表： X:数组、矩阵、数据框 MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选 比如，对一个矩阵的每一行求和，下面就要用到apply做循环了...x为数据 # 第二、三个参数为自定义参数，可以通过apply的'...'...3. lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’...4. sapply函数 sapply函数是一个简化版的lapply，sapply增加了2个参数simplify和USE.NAMES，主要就是让输出看起来更友好，返回值为向量，而不是list对象。
隐式循环 在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集 比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...(sceList, dim)) 正好复习R语言基础的时候，学到了apply()和lapply()两个函数，那一起来了解一下隐式循环吧！...FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数 simplify:表明是否应简化结果的逻辑,一般默认为 = TRUE 使用的小栗子： #循环处理数据 test<- iris[1:6,1:4] apply...写函数的函数——function() 使用apply或者lapply函数时，都有FUN参数，就是我们在执行循环时需要用的函数，这个函数可以是内置的比如mean或者sum等函数，也可以由我们自己构建 如果需要写对应需求的函数...，那就需要用到function()函数——写函数的函数，因为本人的R语言基础暂时还不足以解释这个函数，所以就附上小洁老师在数据挖掘的PPT 参数 function函数
Sepal.Width>3) %>% select(Sepal.Length,Sepal.Width) %>% arrange(Sepal.Length) %>% head(,3) 输出结果： 图片 图片 #模拟一个表达矩阵数据...apply()函数：数据框、矩阵的隐式循环 图片 MARGIN参数，1表示针对列，2表示针对行 FUN参数，可使用任何函数，包括自定义的函数 data=iris[1:5,1:4] data #计算每一列的加和...apply(data,1,sum) #计算每一行的平均值 apply(data,2,mean) 输出结果： 图片 lapply()函数：列表的隐式循环 图片 test = list(x = 36:33...,y = 32:35,z = 30:27);test #计算列表每一个元素的平均值 lapply(test,mean) #将上面结果通过矩阵的方式展示 sapply(test,mean) 图片 流程控制...x = c(2,3,4,5) for (i in x){ print(i+1) } #下标循环语句 for (i in 1:length(x)){ print(x[[i]]+1) } #下标循环便于将循环结果保存至列表中
#lapply函数 #可以循环处理列表中的每一个元素 #lapply(参数)：lapply(列表,函数/函数名,其他参数) #总是返回一个列表 #sapply:简化结果 #结果列表元素长度均为1，返回向量...#结果列表元素长度相同且大于1，返回矩阵 > str(lapply) function (X, FUN,...list(a=1:10,b=c(11,21,31,41,51)) > x $`a` [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $b [1] 11 21 31 41 51 > lapply...(x,mean) $`a` [1] 5.5 $b [1] 31 > x <- 1:4 > lapply(x,runif) [[1]] [1] 0.5754994 [[2]] [1] 0.3157821...(x,function(m) m[1,]) $`a` [1] 1 3 5 $b [1] 4 6 > x <- list(a=1:10,b=c(11,21,31,41,51)) > lapply(x,
先生成模拟数据： my_list <- vector("list", length = 100) lapply(1:100, function(x){ my_index lapply(rep(0,length(my_vector)), "[") # 长度为全部中药的计数为0 的列表 names(my_dict) <- my_vector for (...i in my_list){ for (z in i){ my_dict[[z]] <- my_dict[[z]] + 1 } } 直接遍历中药处方中的全部中药即可。
strsplit(html,"<a href=\"")[[1]] #列表 10 11 files=strsplit(temp,"\"") #转义字符“\” 12 13 files=lapply...lapply”查看该函数具体用法 16 17 files 18 19 class(files) 20 21 files=unlist(files) #二维转一维 22 23 files=files...[-(1:2)] #剔除特定元素 24 25 26 27 #---------------- 28 29 #设置下载目录，循环遍历 30 31 setwd('G:\\R_Project...具体实现方式仅需要在上述代码最后的循环内部加入如下一行代码： Sys.sleep(2) 结语： 爬虫其实也就这么回事儿~本文利用R语言的RCurl工具包成功抓取到数据，在此也仅仅是给对数据相关分析感兴趣的朋友提供一丝参考而已
概述 在实际的工作中，我们总要面对各种各样的数据结构处理，这些操作可以使用循环来完成，但是容易造成内存的占用，以前其实了解过这方面的函数，但是记不清，因此整理下 主要函数如下 apply lapply...Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 5.843333 3.057333 3.758000 1.199333 lapply...函数 lapply函数和apply函数的差别在于，lapply输出的为一个列表 参数方面少了margin 示例 xlapply(iris[,1:4],mean,na.rm=T) # 因为输出的为list...格式，因此一般情况下需要使用unlist函数进行分解 unlist(x) sapply函数 Sapply函数返回的是一个向量，不过增加了两个参数 simplify 如果为T，将输出结果数组化，否则为list...Petal.Length [1] 3.758 $Petal.Width [1] 1.199333 tapply函数 tapply函数一般对数据进行分组描述时使用 tapply(X, INDEX, FUN = NULL) 参数
笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。...与函数sapply 每一列数据采用同一种函数形式，比如求X变量得分位数，比如求X变量的循环函数。...lapply的使用格式为： lapply(X, FUN, ...) lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象， 这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。...函数sapply是函数lapply的一个特殊情形，对一些参数的值进行了一些限定，其使用格式为： sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)...FUN的参数列表。
/details/53349557) ) 参考链接 前言 因为我学习的需要，要做模拟，需要用到前人写好的函数，然后又需要大量的循环（模拟一百次，每次生成500条曲线，450条训练，50条做预测）。...F) cl <- makeCluster(cl.cores) registerDoparallel(cl) # 我调用了所有的核心,也可以(cl-1)，少调用一个核心 以上是前期设置，下面是我自己模拟代码的部分展示...(参考链接1 ) ---- %do%: 严格按照顺序执行任务（所以，也就非并行计算），%dopar%并行执行任务，%do%时候就像sapply或lapply，%dopar%就是并行启动器 .combine....muticombine：设定.combine函数的传递参数，default是FALSE表示其参数是2，TRUE可以设定多个参数 .maxcombine：设定.combine的最大参数 .errorhandling...请不要吐槽我的print(time) 并行计算 for循环 参考链接 R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法.
下载好的路径 d='MsigDB/symbols' gmts <- list.files(d,pattern = 'all') # 导入8个序列的基因集名 # library(GSEABase) ## 使用lapply...循环读取每个gmt文件并进行GSEA分析 # 考验你计算机能力的时候到了 f='gsea_results.Rdata' if(!...file.exists(f)){ #相比较apply，lapply较多的用于list的循环操作 gsea_results lapply(gmts, function(gmtfile){...list使用dataframe结构的函数，下行为合并结果 gsea_results_df <- do.call(rbind, gsea_results_list) # 选择有差异的基因集进行画图,第一个参数为基因集...，第二个参数需要对应前面参数 # 具体可以查看gsea_results里面的行名 gseaplot(gsea_results[[2]],'KEGG_CELL_CYCLE') ?
filename <- paste0("4_", i, ".pptx") download.file(url, destfile = filename, mode = "wb") } 上面的这个代码片段会循环下载链接中的...你可以使用lapply函数来替代for循环，以下是使用lapply的R代码： urls <- sprintf("https://bis.zju.edu.cn/binfo/textbook/4_%d.pptx...download_file <- function(url, filename) { download.file(url, destfile = filename, mode = "wb") } lapply...(seq_along(urls), function(i) { download_file(urls[i], filenames[i]) }) 在这个例子中，lapply函数用于遍历urls和filenames...这样的写法相对于显式的for循环，更符合R语言的函数式编程风格。
1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...apply函数家族 apply函数家族主要成员如下： apply 对数组行或者列使用函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...) lapply 对列表或者向量使用函数 lapply...lapply()通过对x的每一个元素运用函数，生成一个与元素个数相同的值列表： lapply(X, FUN, ...)...X表示一个列表对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list，举例如下： sapply()是lapply函数的包装版。...# arg：参数是一个占位符。当调用一个函数，传递一个值到参数。参数是可选的，也就是说，一个函数可以含有任何参数。此外参数可以有默认值。
test<- iris[,1:4] apply(test, 1, sum) # 也可以对apply 的操作通过循环实现。...res <- c() for(i in 1:nrow(test)){ res[[i]] <- sum(test[i,]) } lapply 对列表或向量进行操作，且返回值也是一个列表。...(test,mean) $x [1] 34.5 $y [1] 33.5 $z [1] 28.5 sapply 比lapply 简单，也是处理列表或向量，但返回值为向量及矩阵。...不定长函数 参考：https://www.jianshu.com/p/7a3d027258bb 我们可以通过省略号，来定义一个不定长的参数。...中的所有参数分别处理呢？这时候我们需要做的是在函数内部将对象...转换为一个列表。
首先，我们看看最花费时间的这段函数： 第一招：用apply函数代替For循环 其实我们知道在R里面最能提升效率的一个方法就是少用For循环，多用apply，因为R是面向数组的语言，apply面向数组遍历...站长这里用的lapply函数自然是极好的，特别适合遍历list元素，因为事前把lungTMP这个表的rowname装到了list里面，用lapply（相当于list+apply）来遍历，真的值得大家都来学习...第二招：利用函数编译提高效率 既然循环没有问题，那我猜会不会是cor.test这个函数计算花费的时间太长了。...第五招：多线程并行运算 经过上面的尝试之后，我们体会到pathway.score这个函数包含数据索引，计算，递归，循环，建表等诸多操作，因此单独使用一种方法可能对总体速度提高不是很明显，因此最好是能同时计算
为了做到这一点，我们运用了lapply() 函数。因此代码就变成了 lapply(ns, do_car) 那么，在最初给的那段代码中，partial()函数是用来干什么的呢？...在这里我们不妨先回忆一下上一讲中的do_car() 函数有哪些参数： do_car <- function(n, r, rm, date) { .... } 看到了没有？...do_car() 要求我们提供n, r, rm, date 四个参数，但是向量 ns 只能提供 n 这一个参数的值，因此我们需要用pryr包中的partial() 函数把剩下的几个变量补充完整（感谢pryr...但是口说无凭，大猫在这里给出用模拟数据得到的测试结果。...在测试中，大猫设置了一个极端条件：模拟2500个股票（差不多是A股股票数），每个股票拥有1000个交易日的记录（差不多有4年的时间），平均50个交易日出现一个事件（模拟盈利公告这类事件的出现频率）。
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