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在R语言中，恒等函数的实际用途是什么？

rfunctional-programmingidentity
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基本的 R 语言定义了一个 identity 函数，它是一个平凡的恒等函数，返回其自变量（引用自 ?identity）。

它的定义如下：

identity <- function (x){x}

这个如此琐碎的函数有什么用处呢？为什么它会被包含在基础R中？

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我曾在curve(identity(x))的上下文中看过它的使用（而不是稍微比较晦涩的curve(x*1)或curve(x+0)... - Ben Bolker
@BenBolker为什么不直接使用curve(x)呢？ - Andrie
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尝试一下 - 它不起作用（Error in eval(expr, envir, enclos) : could not find function "x"），因为 curve 使用有趣的评估规则... - Ben Bolker
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前几个答案都暗示了函数式编程。关于R和函数式编程的一些有用问题：http://stackoverflow.com/q/4874867/602276，http://stackoverflow.com/q/6167791/602276和https://dev59.com/nXE95IYBdhLWcg3wn_Vr。 - Andrie
8个回答
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虽然不了解R语言，但在函数式编程中，常常会将一个函数作为参数传递给另一个函数。在这种情况下，常数函数（对于任何参数返回相同的值）和恒等函数的作用类似于乘法中的0和1，可以这么说。

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请你能否再解释一下？我明白可以将函数作为参数传递，但是您所说的起到了0和1的作用是什么意思？ - Andrie
@Andrie - 关于0和1：想象乘法。0n = 0，1n = n。 - Ingo
@Ingo 我熟悉身份的数学概念。我也使用了许多在R中使用传递函数作为参数的函数（apply，ddply，aggregate，outer和其他大量函数）。但是我从未需要过自己的identify函数。所以我的问题仍然是：在函数式编程中，为什么需要一个identify函数？它的实际用途是什么？PS.您的答案不必特别针对R，因为这似乎是一个更通用的概念。 - Andrie
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这种东西的实际用途可以是例如，作为“转换”类型参数的默认值。这类似于将“乘法因子”类型参数的默认值设置为1.0。在两种情况下，缺省值的效果相当于无操作。不必显式指定这一点（比如通过设置布尔do_not_transform），而是隐含地作为参数的属性（即作为身份运算符）简单明了。 - micans
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@Andrie - 我可以举一个 Haskell 的例子。假设我有一个类型为 Maybe Int 的值，并且我对这个数字感兴趣。有一个函数 maybe d f x = case x of { Nothing -> d; Just i -> f i } 可以用来提取它。它给我应用一个函数到载荷或者默认值（如果 x 是 Nothing）的结果。所以，如果我想要保持该值不变，我只需传入 id（在 Haskell 中是身份函数的名称）。我知道这听起来对那些从未有过需要的人来说很牵强，但是也许你还没有编程得足够“功能化”。 - Ingo
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我时常使用apply函数来运用它。

例如，你可以将t()写成：

dat <- data.frame(x=runif(10),y=runif(10))
apply(dat,1,identity)

       [,1]      [,2]      [,3]      [,4]      [,5]      [,6]       [,7]
x 0.1048485 0.7213284 0.9033974 0.4699182 0.4416660 0.1052732 0.06000952
y 0.7225307 0.2683224 0.7292261 0.5131646 0.4514837 0.3788556 0.46668331
       [,8]      [,9]      [,10]
x 0.2457748 0.3833299 0.86113771
y 0.9643703 0.3890342 0.01700427
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换句话说，“identity”被用作“无操作”的开关，以真正利用调用函数的转换特性。不错。 - Andrie
@Andrie 没错。而且表达得比我能做到的更优美 :-) - Ari B. Friedman
这不是我说的，我只是在转述@tripleee删除的答案，我认为这个答案很有用，可以为其他答案提供背景信息。 - Andrie
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一个在简单的代码库搜索中出现的用途，是作为tryCatch函数中最基本错误处理功能的便利。

tryCatch(...,error = identity)

这与原来的完全相同（哈！）。

tryCatch(...,error = function(e) e)

因此，这个处理程序会捕获错误消息，然后简单地返回它。
在这让我理解之前，我需要再思考一下。我一直避免学习try和tryCatch的工作原理。感谢您提供的示例和参考资料。 - Andrie
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不管它的价值如何，它位于基础包源代码中的“funprog.R”（函数式编程内容）中，并且在2008年被添加为“方便函数”：我可以想象（但无法立即给出示例！）在函数式编程方法（即使用“Filter”，“Reduce”，“Map”等）中会有一些情况，其中具有标识功能将非常方便...
r45063 | hornik | 2008-04-03 12:40:59 -0400 (Thu, 03 Apr 2008) | 2 lines

Add higher-order functions Find() and Position(), and convenience
function identity().
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它也和“force”是同义词。 - hadley
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远离函数式编程，identity 在 R 中还在另一个上下文中使用，即统计学。在这里，它用于指代 链接函数 在 广义线性模型 中的身份。更多详情请参见 ?family 或 ?glm。以下是一个例子：
> x <- rnorm(100)
> y <- rpois(100, exp(1+x))
> glm(y ~x, family=quasi(link=identity))

Call:  glm(formula = y ~ x, family = quasi(link = identity))

Coefficients:
(Intercept)            x
      4.835        5.842

Degrees of Freedom: 99 Total (i.e. Null);  98 Residual
Null Deviance:      6713
Residual Deviance: 2993         AIC: NA

然而，在这种情况下，将其解析为字符串而不是函数会实现相同的效果：glm(y ~x, family=quasi(link="identity")) 编辑：如下面的评论中所指出的那样，函数base::identity并不是链接构造函数使用的函数，它只用于解析链接名称。（我不会删除这个答案，我会留下它来帮助澄清两者之间的区别。）
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这在一个（现已删除的）答案中提到过... 在这种情况下，“identity”显然并不是指“base::identity”。请参见make.link中的代码；它只是匹配名称“identity”。 - joran
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@nullglob：确实。答案是我写的，但我删除了它，因为它是不正确的。glm的family构造函数不使用identity函数，它们评估一个字符串（即使你可以传递未引用的参数）。 - Joris Meys
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Here is usage example:

    Map<Integer, Long> m = Stream.of(1, 1, 2, 2, 3, 3)
            .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(),
                    Collectors.counting()));
    System.out.println(m);
    output:
    {1=2, 2=2, 3=2}

在这里，我们将int类型的值分组为一个int/count映射。Collectors.groupingBy接受一个函数。在我们的例子中，我们需要一个返回参数的函数。请注意，我们可以使用e->e lambda代替。
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由于这个问题已经被浏览了8k次，即使它已经写了9年，更新一下也许是值得的。
在一篇名为“简单技巧调试Pipes（在magrittr、基础R或ggplot2中）”的博客文章中，作者指出identity()在不同类型的管道末尾非常有用。可以在这里找到带有示例的博客文章：https://rstats-tips.net/2021/06/06/simple-tricks-for-debugging-pipes-within-magrittr-base-r-or-ggplot2/ 如果管道链的书写方式是每个“管道”符号都在一行的末尾，那么您可以通过注释它来排除任何行的执行。除了最后一行。如果将identity()添加为最后一行，则永远不需要注释掉它。因此，您可以通过注释掉任何更改数据的行来暂时排除它们。
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我就是这样使用它的：
fit_model <- function(lots, of, parameters, error_silently = TRUE) {

  purrr::compose(ifelse(test = error_silently, yes = tryNA, no = identity),
                 fit_model_)(lots, of, parameters)
}

tryNA <- function(expr) {
  suppressWarnings(tryCatch(expr = expr,
                            error = function(e) NA,
                            finally = NA))
}
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