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为什么不Array.push.apply工作？: 如此处所述，在javascript a.push.apply(a, b)数组b附加到数组a的快速方法是a.push.apply(a, b) 。你会注意到对象a被使用了两次。真的，我们只是想要push函数，而b.push.apply(a, b)完成了完全相同的事情 – apply的第一个参数为应用函数提供了this参数。我认为直接使用Array对象的方法可能更有意义： Array.push.apply(a, b) 。但是这不行！我很好奇，为什么不，以及是否有更好的方法来实现我的目标。（应用pushfunction，而不需要两次调用特定的数组。

如何在每个matrix元素的索引上应用函数: 我想知道在R中是否有一个内置函数将函数应用到matrix的每个元素（当然，函数应该根据matrix索引来计算）。相当于这样的东西： matrix_apply <- function(m, f) { m2 <- m for (r in seq(nrow(m2))) for (c in seq(ncol(m2))) m2[[r, c]] <- f(r, c) return(m2) } 如果没有这样的内置函数，初始化matrix以包含通过计算具有matrix索引作为参数的任意函数获得的值的最佳方法是什么？

在Javascript中是否有相当于.apply不改变这个值？: 看起来很简单，我想用参数数组来调用一个函数。当然，我可以说func.apply(this, ['some', 'arguments']); 但是这会改变this func的价值。任何想法如何做到这一点而不改变它？

R Apply（）函数在特定的数据框列上: 我想要在数据框上使用apply函数，但是只将函数应用到最后5列。 B<- by(wifi,(wifi$Room),FUN=function(y){apply(y, 2, A)}) 这将A应用于y的所有列 B<- by(wifi,(wifi$Room),FUN=function(y){apply(y[4:9], 2, A)}) 这只适用于A的第4-9列，但B条从前3列的总回报…我仍然希望这些，我只是不希望A适用于他们。 wifi[,1:3]+B 也不会做我想要的/想要的。

python pandas：将一个带有参数的函数应用于一系列: 我想应用一个函数的参数在Pythonpandas系列： x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1) y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2) … 该文档描述了对apply方法的支持，但不接受任何参数。有不同的方法可以接受参数吗？另外，我错过了一个简单的解决方法？更新（2017年10月）：请注意，由于这个问题最初被要求pandas apply()已被更新以处理位置和关键字参数，上面的文档链接现在反映了这一点，并显示了如何包含任一types的参数。

为什么R中的循环慢？: 我知道R中的循环很慢，我应该尝试以vector化的方式来做事情。但为什么？为什么循环速度慢， apply速度快？ apply调用几个子function – 这似乎并不快。更新：我很抱歉，这个问题是不合适的。我把vector化和apply混淆了。我的问题应该是，“为什么vector化速度更快？”

“申请”家庭是否真的没有vector化？: 所以我们习惯于对每个R新用户说“ apply不是vector化的，查看Patrick Burns R Inferno Circle 4 ”（我引用）：一个常见的反应是在应用系列中使用一个函数。这不是 vector化，而是循环隐藏。 apply函数在其定义中有一个for循环。 lapply函数隐藏循环，但执行时间往往大致等于明确的for循环。实际上，快速查看apply源代码揭示了循环： grep("for", capture.output(getAnywhere("apply")), value = TRUE) ## [1] " for (i in 1L:d2) {" " else for (i in 1L:d2) {" 那么到目前为止，但看一下lapply或vapply实际上揭示了一个完全不同的画面： lapply ## function (X, FUN, …) ## { ## FUN <- match.fun(FUN) ## if (!is.vector(X) || is.object(X)) ## X […]

pandas：如何将应用函数用于多列: 在使用多列与下面的数据框时，pandas应用函数有一些问题 df = DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c' : np.random.randn(6)}) 和以下function def my_test(a, b): return a % b 当我尝试应用这个function： df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row[a], row[c]), axis=1) 我收到错误消息： NameError: ("global name 'a' is not defined", u'occurred at index 0') 我不明白这个消息，我正确定义了这个名字。我非常感谢在这个问题上的任何帮助更新谢谢你的帮助。我确实在代码中犯了一些语法错误，索引应该放在''。不过，我仍然使用一个更复杂的function相同的问题，如： def my_test(a): cum_diff = 0 […]

Math.max.apply（）如何工作？: Math.max.apply()如何工作？ <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=utf-8 /> <title>JS Bin</title> </head> <body> <script> var list = ["12","23","100","34","56", "9","233"]; console.log(Math.max.apply(Math,list)); </script> </body> </html> https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Math/max 上面的代码查找列表中的最大数量。谁能告诉我下面的代码是如何工作的？这似乎工作，如果我传递null or Math. console.log(Math.max.apply(Math,list)); 所有的user-defined/Native functions都有调用和应用方法，我们可以使用？