sapply không thể đơn giản hóa, rồi sao?

Có vẻ chúng ta đã trúng mánh với sapply(). Trong tất cả ví dụ vừa qua, sapply() đều có thể “làm gọn” đầu ra khá cồng kềnh của lapply(). Nhưng, cũng như trong cuộc sống, có những thứ bạn không thể đơn giản hóa. sapply() phản ứng thế nào?

Chúng ta đã tạo sẵn một hàm below_zero() nhận vào một vector số và trả về một vector chỉ chứa các giá trị nhỏ hơn 0 một cách nghiêm ngặt.

Bài tập này là một phần của khóa học

R nâng cao

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Áp dụng below_zero() lên temp bằng sapply() và lưu kết quả vào freezing_s.
Áp dụng below_zero() lên temp bằng lapply(). Lưu danh sách kết quả vào biến freezing_l.
So sánh freezing_s với freezing_l bằng hàm identical().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# temp is already prepared for you in the workspace

# Definition of below_zero()
below_zero <- function(x) {
  return(x[x < 0])
}

# Apply below_zero over temp using sapply(): freezing_s


# Apply below_zero over temp using lapply(): freezing_l


# Are freezing_s and freezing_l identical?

Chỉnh sửa và Chạy Mã