R 的应用系列不仅仅是语法糖吗？

中的 apply 函数没有提供比其他循环函数（例如 for）更好的性能。 lapply 是一个例外，因为它在 C 代码中的工作量比在 R 中的多（参见 this question for an example of this），因此它可能会更快一些。

但一般来说，规则是您应该使用 apply 函数来清晰，而不是性能。

我要补充一点，apply 函数具有 no side effects，这是使用 R 进行函数式编程时的一个重要区别。这可以通过使用 assign 覆盖或 <<-，但这可能非常危险。副作用也使程序更难理解，因为变量的状态取决于历史。

编辑：

只是用一个递归计算斐波那契数列的简单例子来强调这一点；这可以运行多次以获得准确的测量值，但关键是没有一种方法具有显着不同的性能：

> fibo <- function(n) {
+   if ( n < 2 ) n
+   else fibo(n-1) + fibo(n-2)
+ }
> system.time(for(i in 0:26) fibo(i))
   user  system elapsed 
   7.48    0.00    7.52 
> system.time(sapply(0:26, fibo))
   user  system elapsed 
   7.50    0.00    7.54 
> system.time(lapply(0:26, fibo))
   user  system elapsed 
   7.48    0.04    7.54 
> library(plyr)
> system.time(ldply(0:26, fibo))
   user  system elapsed 
   7.52    0.00    7.58 

编辑2：

关于 R 的并行包（例如 rpvm、rmpi、snow）的使用，它们通常提供 apply 系列功能（即使 foreach 包本质上是等效的，尽管名称如此）。以下是 snow 中 sapply 函数的简单示例：

library(snow)
cl <- makeSOCKcluster(c("localhost","localhost"))
parSapply(cl, 1:20, get("+"), 3)

本例使用socket集群，无需安装额外软件；否则您将需要 PVM 或 MPI 之类的东西（请参阅 Tierney's clustering page）。 snow 具有以下应用功能：

parLapply(cl, x, fun, ...)
parSapply(cl, X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)
parApply(cl, X, MARGIN, FUN, ...)
parRapply(cl, x, fun, ...)
parCapply(cl, x, fun, ...)

apply 函数应该用于并行执行是有道理的，因为它们没有side effects。当您在 for 循环中更改变量值时，它会被全局设置。另一方面，所有 apply 函数都可以安全地并行使用，因为更改是函数调用的本地更改（除非您尝试使用 assign 或 <<-，在这种情况下您可能会引入副作用）。不用说，注意局部变量和全局变量至关重要，尤其是在处理并行执行时。

编辑：

就副作用而言，这里有一个简单的示例来演示 for 和 *apply 之间的区别：

> df <- 1:10
> # *apply example
> lapply(2:3, function(i) df <- df * i)
> df
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> # for loop example
> for(i in 2:3) df <- df * i
> df
 [1]  6 12 18 24 30 36 42 48 54 60

请注意父环境中的 df 如何被 for 而不是 *apply 改变。

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有时加速可能是巨大的，例如当您必须嵌套 for 循环以获得基于多个因素的分组的平均值时。在这里，您有两种方法可以为您提供完全相同的结果：

set.seed(1)  #for reproducability of the results

# The data
X <- rnorm(100000)
Y <- as.factor(sample(letters[1:5],100000,replace=T))
Z <- as.factor(sample(letters[1:10],100000,replace=T))

# the function forloop that averages X over every combination of Y and Z
forloop <- function(x,y,z){
# These ones are for optimization, so the functions 
#levels() and length() don't have to be called more than once.
  ylev <- levels(y)
  zlev <- levels(z)
  n <- length(ylev)
  p <- length(zlev)

  out <- matrix(NA,ncol=p,nrow=n)
  for(i in 1:n){
      for(j in 1:p){
          out[i,j] <- (mean(x[y==ylev[i] & z==zlev[j]]))
      }
  }
  rownames(out) <- ylev
  colnames(out) <- zlev
  return(out)
}

# Used on the generated data
forloop(X,Y,Z)

# The same using tapply
tapply(X,list(Y,Z),mean)

两者都给出完全相同的结果，都是一个 5 x 10 的矩阵，具有平均值和命名的行和列。但 ：

> system.time(forloop(X,Y,Z))
   user  system elapsed 
   0.94    0.02    0.95 

> system.time(tapply(X,list(Y,Z),mean))
   user  system elapsed 
   0.06    0.00    0.06 

你去吧。我赢了什么？ ;-)

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...正如我刚刚在其他地方写的，vapply 是你的朋友！ ...这就像 sapply，但您还指定了返回值类型，这使它更快。

foo <- function(x) x+1
y <- numeric(1e6)

system.time({z <- numeric(1e6); for(i in y) z[i] <- foo(i)})
#   user  system elapsed 
#   3.54    0.00    3.53 
system.time(z <- lapply(y, foo))
#   user  system elapsed 
#   2.89    0.00    2.91 
system.time(z <- vapply(y, foo, numeric(1)))
#   user  system elapsed 
#   1.35    0.00    1.36 

2020 年 1 月 1 日更新：

system.time({z1 <- numeric(1e6); for(i in seq_along(y)) z1[i] <- foo(y[i])})
#   user  system elapsed 
#   0.52    0.00    0.53 
system.time(z <- lapply(y, foo))
#   user  system elapsed 
#   0.72    0.00    0.72 
system.time(z3 <- vapply(y, foo, numeric(1)))
#   user  system elapsed 
#    0.7     0.0     0.7 
identical(z1, z3)
# [1] TRUE

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我在其他地方写过，像 Shane 的例子并没有真正强调各种循环语法之间的性能差异，因为时间都花在了函数中，而不是真正强调循环。此外，代码不公平地将没有内存的 for 循环与返回值的应用族函数进行比较。这是一个稍微不同的例子，它强调了这一点。

foo <- function(x) {
   x <- x+1
 }
y <- numeric(1e6)
system.time({z <- numeric(1e6); for(i in y) z[i] <- foo(i)})
#   user  system elapsed 
#  4.967   0.049   7.293 
system.time(z <- sapply(y, foo))
#   user  system elapsed 
#  5.256   0.134   7.965 
system.time(z <- lapply(y, foo))
#   user  system elapsed 
#  2.179   0.126   3.301 

如果您打算保存结果，那么应用族函数可能不仅仅是语法糖。

（z 的简单 unlist 只有 0.2 秒，所以 lapply 快得多。在 for 循环中初始化 z 非常快，因为我给出了 6 次运行中最后 5 次的平均值，因此将其移到 system.time 之外几乎不影响事物）

不过要注意的另一件事是，使用 apply 系列函数还有另一个原因，与它们的性能、清晰度或缺乏副作用无关。 for 循环通常会促进在循环中尽可能多地放置。这是因为每个循环都需要设置变量来存储信息（以及其他可能的操作）。 Apply 语句往往偏向于另一种方式。通常，您希望对数据执行多项操作，其中一些可以矢量化，但有些可能无法矢量化。在 R 中，与其他语言不同，最好将这些操作分开并运行那些在 apply 语句（或函数的向量化版本）中未向量化的操作，以及那些被向量化为真正向量操作的操作。这通常会极大地提高性能。

以 Joris Meys 为例，他用一个方便的 R 函数替换了传统的 for 循环，我们可以使用它来展示以更 R 友好的方式编写代码的效率，以实现类似的加速，而无需专门的函数。

set.seed(1)  #for reproducability of the results

# The data - copied from Joris Meys answer
X <- rnorm(100000)
Y <- as.factor(sample(letters[1:5],100000,replace=T))
Z <- as.factor(sample(letters[1:10],100000,replace=T))

# an R way to generate tapply functionality that is fast and 
# shows more general principles about fast R coding
YZ <- interaction(Y, Z)
XS <- split(X, YZ)
m <- vapply(XS, mean, numeric(1))
m <- matrix(m, nrow = length(levels(Y)))
rownames(m) <- levels(Y)
colnames(m) <- levels(Z)
m

这最终比 for 循环快得多，并且比内置的优化 tapply 函数慢一点。这不是因为 vapply 比 for 快得多，而是因为它在循环的每次迭代中只执行一个操作。在这段代码中，其他所有内容都是矢量化的。在 Joris Meys 的传统 for 循环中，每次迭代都会发生许多（7 个？）操作，并且有相当多的设置只是为了执行它。另请注意，这比 for 版本更紧凑。

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在向量子集上应用函数时，tapply 可以比 for 循环快得多。例子：

df <- data.frame(id = rep(letters[1:10], 100000),
                 value = rnorm(1000000))

f1 <- function(x)
  tapply(x$value, x$id, sum)

f2 <- function(x){
  res <- 0
  for(i in seq_along(l <- unique(x$id)))
    res[i] <- sum(x$value[x$id == l[i]])
  names(res) <- l
  res
}            

library(microbenchmark)

> microbenchmark(f1(df), f2(df), times=100)
Unit: milliseconds
   expr      min       lq   median       uq      max neval
 f1(df) 28.02612 28.28589 28.46822 29.20458 32.54656   100
 f2(df) 38.02241 41.42277 41.80008 42.05954 45.94273   100

但是，apply 在大多数情况下不会提供任何速度提升，在某些情况下甚至会慢很多：

mat <- matrix(rnorm(1000000), nrow=1000)

f3 <- function(x)
  apply(x, 2, sum)

f4 <- function(x){
  res <- 0
  for(i in 1:ncol(x))
    res[i] <- sum(x[,i])
  res
}

> microbenchmark(f3(mat), f4(mat), times=100)
Unit: milliseconds
    expr      min       lq   median       uq      max neval
 f3(mat) 14.87594 15.44183 15.87897 17.93040 19.14975   100
 f4(mat) 12.01614 12.19718 12.40003 15.00919 40.59100   100

但是对于这些情况，我们有 colSums 和 rowSums：

f5 <- function(x)
  colSums(x) 

> microbenchmark(f5(mat), times=100)
Unit: milliseconds
    expr      min       lq   median       uq      max neval
 f5(mat) 1.362388 1.405203 1.413702 1.434388 1.992909   100

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