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标题: 《R语言入门与实践》第十章:向量化编程 [打印本页]

作者: 1047521767 时间: 2021-11-24 19:54
标题: 《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
前言

利用 R 的三大法宝:

逻辑判断
取子集
按元素方式执行" C1 b1 }1 |, Q- Y5 _

来达到编写高效的代码的目的.
% \: ?( N7 G% |5 I$ i这样的代码的特点是可以接受整个向量作为输入,并同时处理向量中的元素.
s9 M8 H* w- K5 `5 J通过以下几个案例来阐述向量化编程

预备知识rep() 函数

格式: rep(c(-1, 1), 5000000)
& E: k% J+ |5 u/ U: r功能:接受某个值/向量以及次数,返回该值/向量的重复执行次数长度的更长的向量

system.time() 函数

格式: system.time(function(object))
% `' I* X" |/ b0 \) m/ M6 W功能:输入一个语句,返回执行该语句所耗费的时间.

向量化代码向量化代码的定义

可以接受一个含有多个值的向量作为输入,并且同时操作向量中的每一个元素

如何编写向量化代码

原则:

尽量使用向量化的函数来完成任务:比如使用 R 库中的原函数
对于重复的情况,使用逻辑值取子集的方法,而不是 for & if 的方法., e1 E8 i, O1 Q; b) e

方法一:使用向量化的函数/查找表

程序①——未经向量化

change_symbols <- function(vec){- V  z; n5 H* U9 r3 D
for(i in 1:length(vec)){
  }- m8 _. ]0 v+ {2 S& Kif(vec == "DD"){7 d1 s! S& A  u3 ^, B1 Z& b9 O
vec <- "joker"
+ [3 P1 z  k- K1 @}else if(vec == "C"){
) V4 r: |+ g$ ?vec <- "ace"
4 [0 u$ V+ i' n}else if(vec == "7"){
; `, S& L; K# W6 ]vec <- "king"
" H+ ?% q4 h1 W0 i3 R}else if(vec == "B"){1 [) f4 b' Y( z+ T$ m. m6 c6 ^' s6 ?
vec <- "queen"1 W- o! _& i* ~* @9 p1 v
}else if(vec == "BB"){
9 z3 S, e" m- q: `vec <- "jack"
( M. E% j( A! t) ~- W}else if(vec == "BBB"){
$ x1 O3 q) d, h" a. r9 j+ Gvec <- "ten"
* N, R. `' w7 w) T* _3 j: A# ^}else{
0 `& A& m( n1 W/ ]6 v$ m8 Bvec <- "nine"
% N- n/ |9 M2 M& S6 S& |& `}
! L4 @1 b3 \; p: t7 b}
& _( O; a; X! W! a* ]vec
1 x: P" T& p; y& x}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
8 U! D( ]9 t+ R0 L6 {4 j8 Tprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
9 s. u# v1 f2 S" C2 bunname(prob[vec])
1 T" h }/ N# Z D; A' R}

; v1 C7 b3 G1 M! N% [, R+ d* f方法二:逻辑值取子集
目的:一次性完成对一类情况中的所有元素的操作7 W2 `5 l8 u9 V' Y4 ~* G
案例:
& h" \0 o! O: [0 D3 Y程序①——未经向量化
abs_loop <- function(vec){- n- w% [: [+ B$ K" `$ z
for(i in 1:length(vec)){
1 Z. U6 X7 G# E* q( Pif(vec < 0){# }) x# Y4 }7 {! K  }# z  A8 I
vec <- -vec8 G: M* X6 ?, J" P* J/ d  H# C
}3 }; b5 m; Q' x2 g. _" ?( W, F
}
  ~* c' x1 y6 {: o8 z( R+ T3 G4 {' Tvec
+ f! |- p; Q: ~& k2 L' s0 f}
程序②——向量化
abs_set <- function(vec){
- \' F6 Z3 S# @8 a8 T( I' Anegs <- vec < 0
* E; N: W, W  T+ @, u, E4 ivec[negs] <- vec[negs] * -1- G- c# ~* B% |2 q7 g
vec' |1 b. n7 Q/ y( e
}
未向量化的程序:2 x5 n2 l5 |$ @9 d) r1 }; ^% `
if 语句一次只能针对一个元素进行判断,来判断出 vec 中为负数的元素9 k7 \7 N* I: P& z
向量化的程序:
, U% p- z& a* f4 j: e! G. j其中, vec < 0 为逻辑测试,返回一个包含 TRUE, FALSE 逻辑值的向量 negs, 通过逻辑值取子集的方法,得到 vec 中为负数的元素, 即 vec[negs].
如何在 R 中编写出快速的 for 循环原则:
能放在循环外的代码,就一定不要放在循环内
确保用来储存循环输出结果的对象必须具备足够的容量,以容纳循环的结果: A5 d/ N: R1 v6 Q. X

范例:一个循环 1000000 次并赋值的 for 循环
在 for 循环之前,定义好一个含有 1000000 个 NA 值的向量./ K" p' x! }: k  F2 I2 d) Q
在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

1 Y, g8 s- w4 N5 O
' U- W5 R" D. W, h" o7 [" s) }7 o3 t& \4 F  O

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