R for 循环：为每个循环执行迭代

如何解决R for 循环：为每个循环执行迭代

我正在尝试在 R 中运行模拟，但是我在编写正确的 for 循环时遇到了麻烦。

我尝试执行的迭代是

i=1
distance<-NULL
for(i in 1:48)
{  
sample<-coordinates[sample(.N,i)]
meand = (dist(cbind(sample$x,sample$y)))
ppp<-sample
table<-as.matrix(dist(ppp))
table[table == 0] <- 1000
maxmin<-apply(table,1,FUN=min)
distance.1<-mean(maxmin)
distance<-rbind(distance,distance.1)
}

结果给出了一个 48 行的结果数据框，其中 i = 1:48

我想做的是为 for 循环中的每个 i 运行大约 1000 次迭代。然后我想存储1000个结果的平均值，并为每个i存储它们。

我认为replicate() 函数可能是解决方案，但我在使用它们时遇到问题。

所以预期的输出有点

i=1    a   (average of 1000 iteration)
i=2    b   (average of 1000 iteration)
i=3    c   (average of 1000 iteration)
.
.
. 
i=48   d   (average of 1000 iteration)

我应该如何重写代码以执行快速迭代？我真诚地感谢您的帮助。

编辑

dput(coordinates)
structure(list(x = c(0.24,0.72,1.2,3.675,4.155,4.635,5.115,5.595,6.075,8.55,9.03,9.51,9.99,10.47,10.95,13.425,13.905,14.385,14.865,15.345,15.825,18.3,18.78,19.26,0.24),y = c(0.24,0.24,2.88,2.88)),row.names = c(NA,-48L),class = c("data.table","data.frame"),.internal.selfref = <pointer: 0x0000027c2a7f1ef0>)

解决方法

如果我正确理解了您的问题，apply 函数可能可以很好地解决您的问题。下面，我只是一个嵌套一个sapply做内的1000个附加重复每个我

sapply(1:48,function(i){  
  mean(sapply(1:1000,function(x){
    sample<-coordinates[sample(.N,i)]
    meand = (dist(cbind(sample$x,sample$y)))
    ppp<-sample
    table<-as.matrix(dist(ppp))
    table[table == 0] <- 1000
    maxmin<-apply(table,1,FUN=min)
    mean(maxmin)
  }))
})

我想与您的数据的样本更容易。祝你好运！