統計解析R たぶんpart3くらい (587ﾚｽ)
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86: 2014/07/23(水)14:05:46.44 ID:DL7ooDbK(1) AAS
>>85
古典グラフィックと混載するのではなく、
全てをGrid化して制御すれば、自由自在に描画できると思うよ。
とりあえず、viewport()を勉強してくれ

ちょっと長くなるけど、下記のコードは期待通りになった。
library(gridExtra)
grid.newpage()
pushViewport(viewport(x = 0, width = 0.8, just="left"))
pushViewport(plotViewport())
grid.rect(); grid.xaxis(); grid.yaxis()
x <- runif(10); y <- runif(10)
grid.points(x, y, size = unit(1.5, "char"))
grid.text(as.character(1:10), x = x, y = y)
grid.text("Grid test plot", y = unit(1, "npc") + unit(2, "lines"))
popViewport()
pushViewport(viewport(x = 1.2, width = .2, just = "right"))
grid.table(data.frame(Month = month.name[1:10]))

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222: 2018/06/03(日)23:20:33.44 ID:fG0CD0s1(1) AAS
>>136 あるよ

``` {python}
def joking (a, b):
while True: a, b = b, a + b; yield b;
```

``` {r}
with (new.env (), {
obj = reticulate::py $ joking (0, 1);
sapply (1 : 10, function (...) reticulate::iter_next (obj));
});
```

もっとマシというより楽しい解答はこれかな　読んでないけど

* [Python-like generators in R ・ GitHub](外部ﾘﾝｸ:gist.github.com

で、最終的な答えは「ない」だと思う

技術的な問題というより文化的なところに理由がある気がする
pythonにパイプ演算子がないのと同じ理由
実用的なyieldを実装しようとすると文法の修正が必要になると思う
言語仕様の複雑化という投資が必要になるので
それなりの需要が見込めないと導入には踏み切れないかもね

フィボナッチ数列ではyieldの有り難みは見えないけど
自動微分とは比較にならないほど汎用性の高い有り難い機能だと思う
だけど自動微分と似ているところがあって
どんな複雑なニューラルネットも泣けば自前で微分できるし
どんな複雑な関数のyieldも泣けば自前でイテレーターを作れる

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