Соединение стропил между собой по длине: Сращивание стропил по длине — 5 способов с пошаговыми инструкциями!

соединений стропил — определение — английский язык

Примеры предложений с «соединениями стропил», память переводов

патент-wipoA складная, развертываемая структура (1100) для конструкции имеет нижнюю ступицу (1101), имеющую первую центральную ось, наборы гусеницы (1103), мачты (1104) и стропила (1105), шарнирно соединенные с нижней ступицей (1101), друг с другом и с верхней ступицей (1102) таким образом, что позволяет складывать каркас (1100) в один, два или три небольших пакета и для развертывания в структурном каркасе, поддерживающем полы, стены и крышу для закрытой конструкции. патентная конструкция wipoA для портальной рамы, для здания, содержащая опору (15), стропила (17), закрепленный на одном конце к опоре (15) под углом к ​​нему, и наклонный элемент (21), охватывающий угол между стойкой (15) и стропила (17), причем стойка (15) и стропила (17) определяются двумя удлиненными элементами поперечного сечения в форме канала, расположенными вплотную друг к другу, их базовые стенки находятся в контакте и отличающийся тем, что указанный упорный элемент (21) соединен на одном конце со стропила (17) соединительной деталью (36), включающей пластину (39), прикрепленную в лицевом контакте, по меньшей мере, с одной из копланарных боковых стенок Члены канала стропила (17). патент-wipo. Стропила содержит профили, позволяющие прикрепить неподвижный конец мембраны к указанным стропилам, используя как круглую трубу, так и профиль в форме буквы С, непрерывно устанавливаемый вдоль стропила, чтобы обеспечить водонепроницаемое соединение между стропила и Изобретение относится к укрытию, содержащему переднюю опорную конструкцию, выровненную по существу в продольном направлении указанного укрытия, и включающую в себя по меньшей мере две передние стойки (7) и заднюю опорную конструкцию, включающую по меньшей мере две задние стойки (8). ), причем указанные опорные конструкции выполнены на расстоянии друг от друга в направлении ширины укрытия, причем множество, по меньшей мере, по существу горизонтальных стропильных балок (1) выровнены параллельно друг другу перпендикулярно продольному направлению указанного укрытия и расположены на расстоянии друг от друга. расстояние друг от друга, стропила балки соединены своими первыми концами к конструкции задней опорной и, в точке между их фи первый и второй концы, к первой опорной конструкции, и крыша настил (2), выполненный над указанной стропильные балки (1). патент-wipo Стропила (5) соединена с первой стойкой (1) в первой секции между 1/10 л и 3/10 л и со второй и третьей стойкой (2, 3) во второй секции между От 4/10 л до 6/10 л и до четвертой стойки (4) в третьей секции между 7/10 л до 9/10 л. Патенты wipoA Вращающаяся приводная труба, установленная на внутренней стропила, имеет кабели, подключенные к Приводная труба с пружиной подключена к каждому кабелю для регулирования минимального натяжения кабеля. патенты-wipoA портальная конструкция содержит раму (10) вертикальных опорных стоек (18), стропила (20) каждый из которых соединен с опорной стойкой и к гребню (22), а также карнизы балки, соединяющая опорные столбики и застекленные крыши установлен на нем. Патенты-wipo. Предусмотрен зажим для остекления (100), содержащий: стропильный соединитель (120) для соединения зажима (100) с концом продольно проходящего стропила (20) для удерживания материала остекления в первой плоскости; и ограничитель (140) остекления, обеспечивающий при использовании поверхность, проходящую, по существу, перпендикулярно указанной первой плоскости. патент-wipo Настоящее изобретение, в отношении традиционного здания, относится к способу строительства стропил для лошадиных лап, сконструированных для соединения под наклонными углами с боковыми поверхностями карниза с обеих сторон из числа стропил (обычных стропил), которые представляют собой основные компоненты кровли и имеют форму подковы на ее концах. патент-wipoA тонкая стальная стропила в Н-профиле, состоящая из плинтуса (511) с соответствующими частями верхних стропил (511) и прижимных балок (611), соединенных вместе с помощью болтов для формирования всего стропила. Патентная структура крыши wipoA (10) здания, которое имеет пару стропильных балок (12 и 12а) и пару стоек карниза (16 и 16а), проходящих между балками стропила (12 и 12а) и соединенных с ними, включает в себя множество первых полосовых полос (22 и 22b). патент-wipo. Настоящее изобретение направлено на укрытие для навеса, которое включает в себя первую и вторую экструзионные стойки (14), опорную балку (10), соединяющую первую и вторую стойки (14), множество стропил (8), установленных на опорная балка (10) и, по меньшей мере, одна панель крыши (6), соединенные со стропилами (8). Патенты-wipoОткрыто широкое разнообразие кровельных досок, боковых досок и досок пола (7), соединенных со стропилами, шпильками и балками (9) без видимых гвоздей (13). патент-wipoA способ сращивания ламинированных пленок, включающий этапы сращивания протяженных слоев основной пленки (3, 4) друг с другом в основной форме стропила в соединительной части между задней концевой частью и верхней концевой частью ламинированных пленок (1, 2), имеющие расширенные слои основной пленки (3, 4) и слои герметика (5, 6), чтобы сделать соединенную часть ламинированных пленок в достаточной степени способствующей изготовлению упаковочного пакета и обеспечить превосходную воздухонепроницаемость и герметичность для сама соединительная часть и обеспечивает прочность на растяжение, необходимую для ламинированных пленок, к соединительной части, чтобы исключить необходимость временной остановки упаковочного устройства, когда соединительная часть ламинированных пленок проходит упаковочное устройство, чтобы повысить работоспособность и эффективность работы, а также увеличить урожайность материала. Патентная заявка. Согласно способу изобретения упомянутая рама, называемая стальной рамой (8), содержит два стальных стропила, которые жестко соединены друг с другом, и каждый из которых снабжен нижней частью, подобной ноге. патент-wipo Первые полосовые полосы (22 и 22b) имеют противоположные дистальные концы, проходящие между балками стропила (12 и 12а) и соединенные с ними. tmClassАксессуары для дренажных устройств (в частности, для крыш), а именно: накидные зажимы, колена, соединительные детали, выпускные отверстия, стропильные кронштейны, держатели, рукава, зажимы для труб, отрезки труб с установленными грязевыми поддонами и стержнями с проушинами, стержни желоба и без них, сетчатые фильтры , головные уборы, муфты, подвесные соединители, угловые элементы для водосточных труб, отводы водосточных желобов, крышки для напорных труб, клапаны для дождевой воды и детали для вышеуказанных товаров и устройств tmClassАксессуары из пластика для дренажных устройств (в частности, для крыш), а именно накидные зажимы, колена , концевые соединительные элементы, выпускные отверстия, стропильные кронштейны, держатели, рукава, хомуты, патрубки с встроенными грязевыми поддонами и без них, сетчатые фильтры, насадки, наконечники, муфты, подвесные соединители, угловые детали для водосточных труб, изгибы желоба, опорная труба крышки, клапаны для дождевой воды и детали для вышеуказанных товаров и устройств патент-wipoСистема пожаротушения включает в себя линию подачи, обычно проходящую по ширине пространства и обычно расположены между стропилами и рядом спринклеров, соединенных с линией подачи. патент-wipoПары стропильных балок (10, 11, 12) соединяются друг с другом с помощью беговых балок (18, 19). патентов-wipoA устройства для подъема конструкции крыши включает в себя кронштейн (151), соединенный с каждым из стропил фермы в (111 и 112) и элемент подъема (155), соединенный с кронштейнами (151) на опорный конец и имеющим подъемный конец расположен над кровельным покрытием (122) для обеспечения возможности применения подъемного усилия для подъема конструкции крыши (10). Соединители tmClassTimber, а именно: углы, просверленные листы и плиты из металла, металлические балки для соединения деревянных конструкций, опорные стойки, подвесные балки, опорные кронштейны для стропила, перфорированные ленты, втулки основания для вождения, ручки, закрывающие выступы, а именно крышки для ящиков, дверей и ворот из металла, для крепления с помощью навесных замков, навесных замков, катушек и металлических петель патент-wipo. Система световых люков может быть адаптирована для различных отверстий в крыше, изменяя длину стропила и прогона и угол между подключенные потолочные светильники. WikiMatrixВысокие внутренние стойки (Staver) соединены кронштейнами (bueknær), а также соединены с наружными стенами с помощью стропильных проходов, создавая прочную конструкцию с боков. патент-wipoФотоэлектрическая черепица снабжена каркасом из пластика с обычными средствами для крепления к стропилам крыши и характеризуется средствами для стабильного электрического и механического соединения между соседними черепицами.

Показаны страницы 1. Найдено 31 предложения с фразой rafters connections.Найдено за 9 мс. Найдено за 0 мс.Накопители переводов создаются человеком, но выравниваются с помощью компьютера, что может вызвать ошибки. Они приходят из многих источников и не проверяются. Имейте в виду.

21 Итерация | R для Data Science

Введение

В функциях мы говорили о том, как важно уменьшить дублирование в вашем коде, создавая функции вместо копирования и вставки. Сокращение дублирования кода имеет три основных преимущества:

1. Намного легче понять цель вашего кода, потому что ваши глаза обращается к тому, что отличается, а не то, что остается прежним.

2. Проще реагировать на изменения требований. Как ваши потребности изменения, вам нужно только внести изменения в одном месте, а не помните, чтобы изменить каждое место, которое вы скопировали и вставили код.

3. Вероятно, у вас будет меньше ошибок, потому что каждая строка кода используется в большем количестве мест.

Одним из инструментов уменьшения дублирования являются функции, которые уменьшают дублирование, выявляя повторяющиеся шаблоны кода и выделяя их в независимые фрагменты, которые можно легко использовать повторно и обновлять. Другим инструментом уменьшения дублирования является итерация , которая помогает вам, когда вам нужно сделать одно и то же для нескольких входов: повторить одну и ту же операцию для разных столбцов или для разных наборов данных.В этой главе вы узнаете о двух важных итерационных парадигмах: императивное программирование и функциональное программирование. С императивной стороны у вас есть инструменты, такие как циклы for и while, которые являются отличным местом для начала, потому что они делают итерацию очень явной, поэтому очевидно, что происходит. Однако циклы for довольно многословны и требуют совсем немного бухгалтерского кода, который дублируется для каждого цикла for. Функциональное программирование (FP) предлагает инструменты для извлечения этого дублированного кода, поэтому каждый общий шаблон цикла получает свою собственную функцию.Как только вы овладеете словарем FP, вы сможете решить много общих итерационных задач с меньшим количеством кода, большей простотой и меньшим количеством ошибок.

Предпосылки

После того, как вы освоите циклы for, предоставляемые Base R, вы изучите некоторые из мощных инструментов программирования, предоставляемых purrr, одним из базовых пакетов tidyverse.

Для петель

Представьте, что у нас есть этот простой кусок:

Мы хотим вычислить медиану каждого столбца. Вы могли бы сделать с копировать и вставить:

Но это нарушает наше эмпирическое правило: никогда не копируйте и не вставляйте более двух раз.Вместо этого мы могли бы использовать цикл for:

Каждый цикл for состоит из трех компонентов:

1. Выход : выход <- вектор ("double", длина (x)) . Прежде чем начать цикл, вы всегда должны выделять достаточно места для выхода. Это очень важно для эффективности: если вы растете цикл for на каждой итерации с использованием c () (например), цикл for будет очень медленным

   Общий способ создания пустого вектора заданной длины - это вектор () функция.У него есть два аргумента: тип вектора («логический», «Целое число», «двойник», «символ» и т. Д.) И длину вектора.

2. последовательность : i в seq_along (df) . Это определяет, что зациклить: каждый цикл цикла for присваивает i разное значение из seq_along (df) . Полезно думать о и как местоимении, как «это».

   Возможно, вы раньше не видели seq_along () . Это безопасная версия знакомый 1: длина (л) , с важным отличием: если у вас есть вектор нулевой длины, seq_along () делает правильные вещи:

   Вы, вероятно, не намеренно создадите вектор нулевой длины, но их легко создать случайно.Если вы используете 1: длина (х) вместо из seq_along (x) , вы, вероятно, получите ошибочное сообщение об ошибке.

3. Корпус : вывод [[i]] <- медиана (df [[i]])) . Это код, который делает работа. Он запускается многократно, каждый раз с другим значением для и . Первая итерация будет выполнять выходных данных [[1]] <- медиана (df [[1]]) , второй будет работать с выходом [[2]] <- медиана (df [[2]]) и т. д.

Вот и все, что нужно для цикла for! Сейчас самое время попрактиковаться в создании базовых (и не очень) циклов, используя приведенные ниже упражнения.Затем мы перейдем к некоторым вариантам цикла for, которые помогут вам решить другие проблемы, которые возникнут на практике.

Упражнения

1. Запись для циклов:

   1. Вычислите среднее значение каждого столбца в тонн .
   2. Определите тип каждой колонки в . Полеты .
   3. Вычислите количество уникальных значений в каждом столбце ирисов .
   4. Генерация 10 случайных нормалей из распределений со средними значениями -10, 0, 10 и 100.

   Подумайте о выводе, последовательности и теле до того, как вы начнете писать петля.

2. Исключите цикл for в каждом из следующих примеров, взяв Преимущество существующей функции, которая работает с векторами:

3. Совмещайте свои функции написания и для циклических навыков:

   1. Написать цикл for, который печатает () текст песни к детской песне «Алиса верблюд».

   2. Преобразуйте детскую стишок «десять в постели» в функцию.Обобщить это любое количество людей в любой спальной структуре.

   3. Преобразуйте песню «99 бутылок пива на стене» в функцию. Обобщить на любое количество любого сосуда, содержащего любую жидкость на любая поверхность.

4. Обычно можно увидеть циклы, которые не распределяют выходные данные и вместо этого увеличить длину вектора на каждом шаге:

   Как это влияет на производительность? Разработайте и проведите эксперимент.

Для вариаций петли

После того, как у вас есть базовый цикл for, вы должны знать о некоторых вариациях.Эти варианты важны независимо от того, как вы выполняете итерации, поэтому не забывайте о них, как только вы освоите методы FP, о которых вы узнаете в следующем разделе.

Существует четыре варианта основной темы цикла for:

1. Изменение существующего объекта вместо создания нового объекта.
2. Цикл по именам или значениям, а не по индексам.
3. Обработка выходов неизвестной длины.
4. Обработка последовательностей неизвестной длины.

Модификация существующего объекта

Иногда вы хотите использовать цикл for для изменения существующего объекта. Например, помните наш вызов из функций. Мы хотели изменить масштаб каждого столбца во фрейме данных:

Чтобы решить эту проблему с помощью цикла for, мы снова подумаем о трех компонентах:

1. Выход : у нас уже есть выход - он такой же, как вход!

2. Последовательность : мы можем рассматривать фрейм данных как список столбцов, поэтому мы можем перебрать каждый столбец с seq_along (df) .

3. Кузов : применить rescale01 () .

Это дает нам:

Как правило, вы будете изменять список или фрейм данных с помощью этого вида цикла, поэтому не забывайте использовать [[, а не [. Возможно, вы заметили, что я использовал [[ во всех моих циклах for: я думаю, что лучше использовать [[ даже для атомарных векторов, потому что это дает понять, что я хочу работать с одним элементом.

Looping pattern

Существует три основных способа зацикливания вектора.До сих пор я показывал вам самое общее: циклически перебирая числовые индексы с для (i в seq_along (xs)) , и извлекая значение с помощью x [[i]] . Есть две другие формы:

1. Цикл по элементам: для (x в xs) . Это наиболее полезно, если вы только заботиться о побочных эффектах, таких как печать или сохранение файла, потому что это трудно сохранить результат эффективно.

2. Цикл по именам: для (нм в именах (xs)) .Это дает вам имя, которое Вы можете использовать для доступа к значению с x [[nm]] . Это полезно, если вы хотите использовать имя в заголовке сюжета или имени файла. Если вы создаете именованный вывод, убедитесь, что вектор результатов назван так:

Итерация по числовым индексам является наиболее общей формой, поскольку, учитывая позицию, вы можете извлечь как имя, так и значение:

Неизвестная длина вывода

Иногда вы можете не знать, как долго будет длиться вывод.В 2 раза больше))

Лучшее решение сохранить результаты в списке, а затем объединить их в один вектор после завершения цикла:

Здесь я использовал unlist () , чтобы свести список векторов в один вектор. Более строгим вариантом является использование purrr :: flatten_dbl () - он выдаст ошибку, если входные данные не являются списком двойников.

Эта картина встречается и в других местах:

1. Возможно, вы генерируете длинную строку.Вместо пасты () вместе каждую итерацию с предыдущей, сохранить вывод в символьном векторе и затем объединить этот вектор в одну строку с паста (выход, развал = "") .

2. Возможно, вы генерируете большой фрейм данных. Вместо последовательно rbind () в каждой итерации, сохраните вывод в списке, затем используйте dplyr :: bind_rows (output) для объединения выходных данных в один фрейм данных.

Остерегайтесь этого паттерна.Всякий раз, когда вы видите это, переключитесь на более сложный объект результата, а затем объединитесь в одном шаге в конце.

Неизвестная длина последовательности

Иногда вы даже не знаете, как долго должна длиться последовательность ввода. Это обычное явление при симуляции. Например, вы можете зацикливаться, пока не получите три головы подряд. Вы не можете делать такие итерации с циклом for. Вместо этого вы можете использовать цикл while. Цикл while проще, чем цикл for, поскольку он состоит только из двух компонентов: условия и тела:

Цикл while также более общий, чем цикл for, поскольку вы можете переписать любой цикл for как цикл while, но вы не можете переписывать каждый цикл while как цикл for:

Вот как мы могли бы использовать цикл while, чтобы найти, сколько попыток требуется, чтобы получить три головы подряд:

Я упоминаю циклы while только кратко, потому что почти не использую их.Они чаще всего используются для симуляции, которая выходит за рамки этой книги. Однако полезно знать, что они существуют, так что вы готовы к проблемам, когда количество итераций заранее неизвестно.

Упражнения

1. Представьте, что у вас есть каталог, полный файлов CSV, которые вы хотите прочитать. У вас есть их пути в векторе, файлов <- dir ("data /", pattern = "\\. Csv $", full.names = TRUE) и теперь хочу прочитать каждый с read_csv () .Напишите цикл, который будет загрузить их в один фрейм данных.

2. Что произойдет, если вы используете для (нм в именах (x)) и x не имеет имен? Что если назвать только некоторые элементы? Что делать, если имена не уникальный?

3. Напишите функцию, которая печатает среднее значение каждого числового столбца в данных. рамка, вместе с ее именем. Например, show_mean (iris) будет печатать:

   (Дополнительная задача: какую функцию я использовал, чтобы убедиться, что числа хорошо выстроились, хотя имена переменных имели разную длину?)

4. Что делает этот код? Как это работает?

Для петли противфункционалы

Циклы for не так важны в R, как в других языках, потому что R - это функциональный язык программирования. Это означает, что в функции можно заключить циклы и вызывать эту функцию вместо непосредственного использования цикла for.

Чтобы понять, почему это важно, рассмотрим (снова) этот простой фрейм данных:

Представьте, что вы хотите вычислить среднее значение для каждого столбца. Вы можете сделать это с помощью цикла for:

Вы понимаете, что собираетесь довольно часто вычислять средние значения для каждого столбца, поэтому вы извлекаете его в функцию:

Но тогда вы думаете, что было бы полезно иметь возможность вычислять медиану и стандартное отклонение, поэтому вы копируете и вставляете свою функцию col_mean () и заменяете среднее значение () на медиану () и сд () :

Ой! Вы дважды скопировали и вставили этот код, поэтому пришло время подумать о том, как его обобщить.Обратите внимание, что большая часть этого кода представляет собой шаблон для петли, и трудно понять одну вещь ( среднее () , медиана () , sd () ), которая отличается между функциями.

Что бы вы сделали, если бы увидели такой набор функций:

Надеюсь, вы заметите, что есть много дублирования, и выделите его в дополнительный аргумент:

Вы снизили вероятность ошибок (поскольку теперь у вас есть 1/3 исходного кода) и упростили обобщение в новых ситуациях.

Мы можем сделать то же самое с col_mean () , col_median () и col_sd () , добавив аргумент, который предоставляет функцию для применения к каждому столбцу:

Идея передачи функции другой функции является чрезвычайно мощной идеей, и это один из вариантов поведения, который делает R функциональным языком программирования. Вам может понадобиться некоторое время, чтобы обдумать эту идею, но это того стоит. В оставшейся части главы вы узнаете и используете пакет purrr , который предоставляет функции, устраняющие необходимость во многих общих циклах.Семейство функций apply в базе R ( apply () , lapply () , tapply () и т. Д.) Решают аналогичную проблему, но мурлыканье является более последовательным и, следовательно, его легче изучить.

Цель использования функций purrr вместо циклов for состоит в том, чтобы позволить вам разбить общие задачи манипулирования списком на независимые части:

1. Как вы можете решить проблему для одного элемента списка? однажды вы решили эту проблему, мурлычет решение для каждого элемента в списке.

2. Если вы решаете сложную проблему, как вы можете разбить ее на кусочки размером с укус, которые позволяют вам сделать один маленький шаг к решение? С purrr, вы получите много маленьких кусочков, которые вы можете составьте вместе с трубой.

Эта структура облегчает решение новых задач. Это также облегчает понимание ваших решений старых проблем, когда вы перечитываете старый код.

Упражнения

1. Прочитайте документацию для apply () .Во 2-м случае, что два для петель это обобщает?

2. Адаптируйте col_summary () так, чтобы она применялась только к числовым столбцам Возможно, вы захотите начать с is_numeric () функция , которая возвращает логический вектор, имеющий ИСТИНА, соответствующую каждому числовому столбцу.

Карта функций

Шаблон зацикливания вектора, что-то для каждого элемента и сохранения результатов настолько распространен, что пакет purrr предоставляет вам семейство функций, которые сделают это за вас.Для каждого типа выхода есть одна функция:

• map () составляет список.
• map_lgl () создает логический вектор.
• map_int () создает целочисленный вектор.
• map_dbl () создает двойной вектор.
• map_chr () создает символьный вектор.

Каждая функция принимает вектор в качестве входных данных, применяет функцию к каждому фрагменту, а затем возвращает новый вектор такой же длины (и имеет те же имена), что и входные данные.Тип вектора определяется суффиксом к функции карты.

Освоив эти функции, вы обнаружите, что для решения итерационных задач требуется гораздо меньше времени. Но вам никогда не следует беспокоиться об использовании цикла for вместо функции map. Функции карты - это шаг вверх по башне абстракции, и может потребоваться много времени, чтобы понять, как они работают. Важно то, что вы решаете проблему, над которой работаете, а не пишете самый лаконичный и элегантный код (хотя это, безусловно, то, к чему вы хотите стремиться!).

Некоторые люди скажут вам избегать петель, потому что они медленные. Они не правы! (По крайней мере, они устарели, поскольку циклы не были медленными в течение многих лет.) Главное преимущество использования таких функций, как map () не в скорости, а в ясности: они делают ваш код легче писать и читать.

Мы можем использовать эти функции для выполнения тех же вычислений, что и для последнего цикла for. Эти сводные функции возвращают значение типа double, поэтому нам нужно использовать map_dbl () :

По сравнению с использованием цикла for основное внимание уделяется выполняемой операции (т.е.е. среднее () , медиана () , sd () ), а не бухгалтерия, необходимая для циклического перебора всех элементов и сохранения результатов. Это еще более очевидно, если мы используем трубу:

Есть несколько различий между картой _ * () и col_summary () :

Ярлыки

Есть несколько сочетаний клавиш, которые вы можете использовать с .f , чтобы сэкономить немного времени на печать. Представьте, что вы хотите разместить линейную модель для каждой группы в наборе данных.В следующем примере с игрушкой разбивается набор данных mtcars на три части (по одной для каждого значения цилиндра), и каждая линейка соответствует одной линейке:

Синтаксис для создания анонимной функции в R довольно многословен, поэтому purrr предоставляет удобный ярлык: односторонняя формула.

Здесь я использовал . как местоимение: оно относится к текущему элементу списка (так же, как i ссылается на текущий индекс в цикле for).

Когда вы смотрите на многие модели, вы можете извлечь сводную статистику, например \ (R ^ 2 \).Для этого нам нужно сначала запустить summary () , а затем извлечь компонент с именем r.squared . Мы могли бы сделать это, используя сокращение для анонимных функций:

Но извлечение именованных компонентов является обычной операцией, поэтому purrr обеспечивает еще более короткий путь: вы можете использовать строку.

Вы также можете использовать целое число для выбора элементов по позиции:

База R

Если вы знакомы с семейством функций apply в базе R, вы могли заметить некоторые сходства с функциями мурлыканья:

• lapply () в основном идентичен map () , за исключением того, что map () в соответствии со всеми другими функциями в мурлыкать, и вы можете использовать ярлыки для .ф .

• Base sapply () - это обертка вокруг lapply () , которая автоматически упрощает вывод. Это полезно для интерактивной работы, но проблематично в функции, потому что вы никогда не знаете, какой вывод вы получите:

    x1 <- список (
    с (0,27, 0,37, 0,57, 0,91, 0,20),
    с (0,90, 0,94, 0,66, 0,63, 0,06),
    с (0,21, 0,18, 0,69, 0,38, 0,77)
  )
  x2 <- список (
    с (0,50, 0,72, 0,99, 0,38, 0,78),
    с (0,93, 0,21, 0,65, 0,13, 0,27),
    с (0.39, 0,01, 0,38, 0,87, 0,34)
  )
  
  Порог <- функция (х, отсечка = 0,8) х [х> отсечка]
  x1%>% sapply (порог)%>% str ()
  #> Список из 3
  #> $: число 0,91
  #> $: num [1: 2] 0,9 0,94
  #> $: num (0)
  x2%>% sapply (порог)%>% str ()
  #> число [1: 3] 0,99 0,93 0,87  

• vapply () является безопасной альтернативой sapply () , потому что вы поставляете дополнительный аргумент, который определяет тип. Единственная проблема с vapply () - это много набирать: vapply (df, есть.числовой, логический (1)) эквивалентен map_lgl (df, is.numeric) . Одно преимущество vapply () перед картой Мур функции в том, что он также может производить матрицы - только функции карты когда-либо производят векторы.

Я сосредотачиваюсь на функциях мурлыканья здесь, потому что они имеют более согласованные имена и аргументы, полезные ярлыки и в будущем обеспечат легкий параллелизм и индикаторы выполнения.

Упражнения

1. Написать код, который использует одну из функций карты для:

   1. Вычислите среднее значение каждого столбца в тонн .
   2. Определите тип каждой колонки в . Полеты .
   3. Вычислите количество уникальных значений в каждом столбце ирисов .
   4. Генерация 10 случайных нормалей из распределений со средними значениями -10, 0, 10 и 100.

2. Как вы можете создать один вектор для каждого столбца в кадре данных указывает, является ли это фактором?

3. Что происходит, когда вы используете функции карты для векторов, которые не являются списками? Что делает карта (1: 5, runif) ? Зачем?

4. Что делает карта (-2: 2, rnorm, n = 5) ? Зачем? Что делает map_dbl (-2: 2, rnorm, n = 5) ? Зачем?

5. Переписать карту (x, функция (df) lm (mpg ~ wt, data = df)) для устранения анонимная функция.

Работа с ошибкой

Когда вы используете функции карты для повторения многих операций, вероятность того, что одна из этих операций не удастся, значительно выше. Когда это произойдет, вы получите сообщение об ошибке и ничего не получите. Это раздражает: почему один сбой мешает вам получить доступ ко всем другим успехам? Как вы гарантируете, что одно плохое яблоко не разрушит весь ствол?

В этом разделе вы узнаете, как справиться с этой ситуацией с помощью новой функции: безопасно () . безопасно () - наречие: оно берет функцию (глагол) и возвращает измененную версию. В этом случае измененная функция никогда не выдаст ошибку. Вместо этого он всегда возвращает список с двумя элементами:

1. результат является исходным результатом. Если произошла ошибка, это будет NULL .

2. Ошибка является объектом ошибки. Если операция прошла успешно, это будет NULL .

(Возможно, вы знакомы с функцией try () в базе R.Он похож, но поскольку он иногда возвращает исходный результат, а иногда возвращает объект ошибки, с ним труднее работать.)

Давайте проиллюстрируем это на простом примере: log () :

Когда функция завершается успешно, элемент результата содержит результат, а элемент ошибки равен NULL . При сбое функции элемент результата равен NULL , а элемент ошибки содержит объект ошибки.

безопасно () предназначен для работы с картой:

С этим было бы легче работать, если бы у нас было два списка: одна из всех ошибок и одна из всех выходных. Это легко получить с purrr :: transpose () :

Вам решать, как бороться с ошибками, но обычно вы либо посмотрите на значения x , где y — ошибка, либо работаете со значениями y , которые в порядке:

Purrr предоставляет два других полезных наречия:

• Как безопасно () , возможно () всегда успешно.Это проще, чем безопасно () , потому что вы даете ему значение по умолчанию для возврата при возникновении ошибки.

• спокойно () выполняет аналогичную роль для безопасно () , но вместо захвата ошибки, он записывает вывод на печать, сообщения и предупреждения:

Отображение на несколько аргументов

До сих пор мы отображали один вход. Но часто у вас есть несколько связанных входов, которые вам нужно проходить параллельно.Это работа функций map2 () и pmap () . Например, представьте, что вы хотите смоделировать некоторые случайные нормали различными способами. Вы знаете, как это сделать с картой () :

Что если вы хотите изменить стандартное отклонение? Один из способов сделать это — перебирать индексы и индексировать по векторам средних и сдс:

Но это запутывает смысл кода. Вместо этого мы могли бы использовать map2 () , который перебирает два вектора параллельно:

map2 () генерирует эту серию вызовов функций:

Обратите внимание, что аргументы, которые варьируются для каждого вызова, приходят за до функции; аргументы, которые одинаковы для каждого вызова, приходят после .

Как map () , map2 () — это просто оболочка для цикла for:

Можно также представить map3 () , map4 () , map5 () , map6 () и т. Д., Но это быстро станет утомительным. Вместо этого purrr предоставляет pmap () , который принимает список аргументов. Вы можете использовать это, если хотите изменить среднее значение, стандартное отклонение и количество выборок:

Это выглядит как:

Если вы не называете элементы списка, pmap () будет использовать позиционное сопоставление при вызове функции.Это немного хрупко и затрудняет чтение кода, поэтому лучше назвать аргументы:

Создает более длинные, но более безопасные звонки:

Поскольку все аргументы имеют одинаковую длину, имеет смысл хранить их в кадре данных:

  params <- трибл (
  ~ среднее, ~ sd, ~ n,
    5, 1, 1,
   10, 5, 3,
   -3, 10, 5
)
params%>%
  ртар (RNorm)
#> [[1]]
#> [1] 6,02
#>
#> [[2]]
#> [1] 8,68 18,29 6,13
#>
#> [[3]]
#> [1] -12.24 -5,76 -8,93 -4,22 8,80  

Как только ваш код усложняется, я думаю, что фрейм данных — это хороший подход, потому что он гарантирует, что каждый столбец имеет имя и такую ​​же длину, как и все остальные столбцы.

Вызов различных функций

Есть еще один шаг в сложности — помимо изменения аргументов функции, вы также можете изменить саму функцию:

Для обработки этого случая вы можете использовать invoke_map () :

Первый аргумент — это список функций или символьный вектор имен функций.Второй аргумент — это список списков, дающий аргументы, которые различаются для каждой функции. Последующие аргументы передаются каждой функции.

И снова, вы можете использовать tribble () , чтобы немного упростить создание этих подходящих пар:

  сим <- трибл (
  ~ f, ~ params,
  "runif", список (min = -1, max = 1),
  "rnorm", список (sd = 5),
  "rpois", список (лямбда = 10)
)
сим%>%
  мутировать (sim = invoke_map (f, params, n = 10))  

Прогулка

Walk — это альтернатива карте, которую вы используете, когда хотите вызвать функцию для ее побочных эффектов, а не для ее возвращаемого значения.Обычно вы делаете это, потому что вы хотите отобразить вывод на экран или сохранить файлы на диск — главное — это действие, а не возвращаемое значение. Вот очень простой пример:

walk () обычно не так полезны по сравнению с walk2 () или pwalk () . Например, если у вас есть список графиков и вектор имен файлов, вы можете использовать pwalk () , чтобы сохранить каждый файл в соответствующем месте на диске:

walk () , walk2 () и pwalk () все незримо возвращают .х , первый аргумент. Это делает их пригодными для использования в середине трубопроводов.

Другие узоры для петель

Purrr предоставляет ряд других функций, которые абстрагируются от других типов циклов for. Вы будете использовать их реже, чем функции карты, но о них полезно знать. Цель здесь — кратко проиллюстрировать каждую функцию, поэтому, надеюсь, она придет вам в голову, если вы увидите похожую проблему в будущем. Затем вы можете посмотреть документацию для получения более подробной информации.

Предикатные функции

Ряд функций работают с предикатами и функциями , которые возвращают либо ИСТИНА , либо ЛОЖЬ .

keep () и discard () сохраняют элементы ввода, где предикат равен ИСТИНА или ЛОЖЬ соответственно:

some () и each () определяют, является ли предикат истинным для любого или для всех элементы.

detect () находит первый элемент, где предикат имеет значение true; detect_index () возвращает свою позицию.

head_ while () и tail_ while () берут элементы из начала или конца вектора, в то время как предикат истинен:

Уменьшить и накопить

Иногда у вас есть сложный список, который вы хотите сократить до простого списка, многократно применяя функцию, которая сводит пару к одиночному. Это полезно, если вы хотите применить глагол dplyr из двух таблиц к нескольким таблицам. Например, у вас может быть список фреймов данных, и вы хотите сократить до одного фрейма данных, объединив элементы:

Или, может быть, у вас есть список векторов, и вы хотите найти пересечение:

  против <- список (
  с (1, 3, 5, 6, 10),
  с (1, 2, 3, 7, 8, 10),
  с (1, 2, 3, 4, 8, 9, 10)
)

против%>% уменьшить (пересечь)
#> [1] 1 3 10  

Функция сокращения принимает «двоичную» функцию (т.е.е. функция с двумя первичными входами) и применяет ее несколько раз к списку, пока не останется только один элемент.

Накопить аналогично, но сохраняет все промежуточные результаты. Вы можете использовать его для реализации совокупной суммы:

Упражнения

1. Реализуйте собственную версию every () , используя цикл for. Сравните это с мур :: каждый () . Что делает версия purrr, а ваша версия — нет?

2. Создайте расширенный col_summary () , который применяет функцию сводки к каждому числовой столбец в кадре данных.

3. Возможный базовый эквивалент R col_summary () :

   Но у него есть несколько ошибок, как показано на следующих входах:

   Что вызывает ошибки?

,