9.5　多个输入的应用函数

lapply的缺点之一是它的函数参数只能循环作用于单个向量参数。另一个缺点是：对于作用于每个元素的函数，你不能访问该元素的名称。

mapply是“多参数列表应用（multiple argument list apply）”的简称，它能让你传入尽可能多的向量作为参数，这解决了上面的第一个问题。常见的用法是传入一个列表，再传入另一个列表作为前者的名字，这就解决了第二个问题。有点烦人的是，为了容纳任意数目的向量参数，参数的顺序被改变了。对于mapply，每一个传递的参数都是函数：

  1. msg <- function(name, factors) 
  2. { 
  3.   ifelse( 
  4.     length(factors) == 1, 
  5.     paste(name, "is prime"), 
  6.     paste(name, "has factors", toString(factors)) 
  7.   ) 
  8. } 
  9. mapply(msg, names(prime_factors), prime_factors)
  11. ##                         two                       three 
  12. ##              "two is prime"            "three is prime" 
  13. ##                        four                        five 
  14. ##     "four has factors 2, 2"             "five is prime" 
  15. ##                         six                       seven 
  16. ##      "six has factors 2, 3"            "seven is prime" 
  17. ##                       eight                        nine 
  18. ## "eight has factors 2, 2, 2"     "nine has factors 3, 3" 
  19. ##                         ten 
  20. ##      "ten has factors 2, 5"

在默认情况下，mapply与sapply的表现相同，且会尽量地简化输出。通过传递参数SIMPLIFY = FALSE可以关闭此行为（使它表现得更像lapply）。

即时向量化（Instant Vectorization）

Vectorize是mapply的包装函数。通常它接受一个标量作为输入参数，并返回一个新的接受向量的函数。下一个函数不是向量化的，因为它使用了switch，而这需要它的输入参数为标量：

  1. baby_gender_report <- function(gender) 
  2. { 
  3.   switch( 
  4.     gender, 
  5.     male = "It's a boy!", 
  6.     female = "It's a girl!", 
  7.     "Um..." 
  8.   ) 
  9. }

如果把向量传入到函数中，则会抛出一个错误：

  1. genders <- c("male", "female", "other") 
  2. baby_gender_report(genders)

从理论上说，完全可以重写一个函数，使它变成向量化的。但更简单的方法是使用Vectorize函数：

  1. vectorized_baby_gender_report <- Vectorize(baby_gender_report)
  2. vectorized_baby_gender_report(genders)
  4. ##           male         female          other 
  5. ##  "It's a boy!" "It's a girl!"        "Um..."