r-一种在区间中找到函数最大值的整洁方法:管道、序列和子集

Question

我正在寻找一种惯用的(基于管道的(方法来查找给定函数在一个区间中的最小值/最大值。假设我有一个任意函数，比如

f<-function(x){return(x^2-10*x)}

我在[xmin:xmax]中查找它的最小值。当然，对于上面的例子，这是微不足道的，但很明显，现实生活中的应用程序会使用更复杂的f，可能有参数等。

"；普通的"；R方式将是，例如(例如这里(

xmin <- 0
xmax <- 10
df<-curve(f,xmin,xmax)
df$x[which(df$y==(min(df$y,na.rm = TRUE)))]

或

optimize(f, interval=c(xmin,xmax), maximum=F)$min

为了好奇(和理解管道(，让我们假设我想要一个"；整洁的"；等效于第一个解决方案，使用管道。我设法建造了

seq(xmin,xmax,length.out = 100) %>% f %>% which.min()

这给了我最低值的索引。当然我现在可以做了

idx <- seq(xmin,xmax,length.out = 100) %>% f %>% which.min()
seq(xmin,xmax,length.out = 100)[idx]

但是，肯定有一种更惯用的方法来传递我的构建结果，并在没有中间变量(xmin、xmax和idx(的情况下获得X值？

(是的，我知道这只给了我一个近似值，接近我序列中最接近的一步，是的，这是一个有点解释的例子-我正在努力提高我对管道的理解(

Answer 1

这应该是

xmin <- 0
xmax <- 10
f<-function(x){
return(x^2-10*x)
}
curve(f,xmin,xmax) %>% 
as_tibble() %>%
filter(y == min(y)) %>%
pull(x)

或：

curve(f,xmin,xmax) %>% 
{.$x[which.min(.$y)]}