作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言数据高效处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书，《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com.欢迎合作交流。
lapply是R中非常有用的函数，是apply族中的多面手。它的本质，是对列表中的每一个对象进行相同的操作，然后再返回。因为每个对象的计算都是独立的，因此它能够支持并行化的处理。我很早就知道有包能够支持这个运算，但是看到future.apply包后，还是非常惊奇，居然能够方便到这地步：
library("future.apply")
plan(multiprocess) ## Run in parallel on local computer
library("stats")
x <- 1:10
y <- future_lapply(x, FUN = quantile, probs = 1:3/4)只要加“plan(multiprocess)”，然后用future_lapply即可。
这个包还支持很多其他的apply族函数，非常稳定且方便。如果电脑有多核心的用户，可以尝试用它进行加速。最后上链接：
CRAN - Package future.applyhttps://github.com/HenrikBengtsson/future.apply原文作者：；如有侵权，请联系管理员删除。
请登录后发表评论
登录
全部评论
