Использование apply, sapply, lapply в R
5 мин
Туториал
Перевод
Это вводная статья об использовании apply, sapply и lapply, она лучше всего подходит для людей, которые недавно работают с R или незнакомы с этими функциями. Я приведу несколько примеров использования функций семейства apply, поскольку они часто применяются при работе в R.
Я сравнивал эти три метода на наборе данных. Была сгенерирована выборка, и они к ней применялись. Хотелось посмотреть, чем отличаются результаты их применения.
Также использовался тестовый стенд, который возвращал матрицу. В ней было три колонки и около 30 строк. Выглядело примерно так:
Такие данные можно симулировать с помощью
Я сравнивал эти три метода на наборе данных. Была сгенерирована выборка, и они к ней применялись. Хотелось посмотреть, чем отличаются результаты их применения.
Также использовался тестовый стенд, который возвращал матрицу. В ней было три колонки и около 30 строк. Выглядело примерно так:
method1 method2 method3
[1,] 0.05517714 0.014054038 0.017260447
[2,] 0.08367678 0.003570883 0.004289079
[3,] 0.05274706 0.028629661 0.071323030
[4,] 0.06769936 0.048446559 0.057432519
[5,] 0.06875188 0.019782518 0.080564474
[6,] 0.04913779 0.100062929 0.102208706
Такие данные можно симулировать с помощью
rnorm, чтобы создать три набора. Первый — со средним, равным 0, второй — со средним 2, третий — со средним 5, и 30 строк.m <- matrix(data=cbind(rnorm(30, 0), rnorm(30, 2), rnorm(30, 5)), nrow=30, ncol=3)
Возможно, я скажу банальную вещь, но прошедший год был хорошим годом для С++!
Большинство программ и алгоритмов можно представить в виде графа, состоящего из набора вершин (N) и ребер (Е). Покрытие графов в тестировании полезно тем, что можно проектировать тесты, используя разные критерии покрытия, и выявить ошибки. Что касается тестирования черного ящика, то покрытие графов здесь тоже может иметь большое значение, если приходится работать с состояниями и переходами, графами состояний сущности и т.д. Если граф достаточно сложен, разные критерии покрытия позволят оценить достаточность тестового набора.




