Когда я смотрю на источник пакетов R, я вижу, что функция sweep используется довольно часто. Иногда она использовалась, когда более простой функции было бы достаточно (например, apply), в других случаях невозможно точно знать, что она делает, не тратя достаточное количество времени на пошаговое выполнение кода, блокирующего ее.
Тот факт, что я могу воспроизвести эффект sweep используя более простую функцию, говорит о том, что я не понимаю случаев использования ядра sweep, а тот факт, что эта функция используется так часто, говорит о том, что она весьма полезна.
Контекст:
sweep - это функция в стандартной библиотеке R; его аргументы:
sweep(x, MARGIN, STATS, FUN="-", check.margin=T, ...)
# x is the data
# STATS refers to the summary statistics which you wish to 'sweep out'
# FUN is the function used to carry out the sweep, "-" is the default
Как видите, аргументы аналогичны apply хотя для sweep требуется еще один параметр, STATS.
Еще одно ключевое отличие заключается в том, что sweep возвращает массив той же формы, что и входной массив, тогда как результат, возвращаемый методом apply зависит от переданной функции.
sweep в действии:
# e.g., use 'sweep' to express a given matrix in terms of distance from
# the respective column mean
# create some data:
M = matrix( 1:12, ncol=3)
# calculate column-wise mean for M
dx = colMeans(M)
# now 'sweep' that summary statistic from M
sweep(M, 2, dx, FUN="-")
[,1] [,2] [,3]
[1,] -1.5 -1.5 -1.5
[2,] -0.5 -0.5 -0.5
[3,] 0.5 0.5 0.5
[4,] 1.5 1.5 1.5
Итак, в общем, я ищу примерный вариант использования или два для sweep.
Пожалуйста, не читайте и не ссылайтесь на Документацию R, списки рассылки или любые "первичные" источники R - предположим, что я их прочитал. Что меня интересует, так это то, как опытные программисты/аналитики R используют sweep в своем собственном коде.