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《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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    [LV.7]常住居民III

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    数学中国浅夏
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    发表于 2021-11-24 19:54 |只看该作者 |倒序浏览
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             《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
    , Y& d( t7 F3 X5 |. g' w9 J前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      ( G9 K# ?+ {* [# b- E

    来达到编写高效的代码的目的.
    6 H* l, T9 c* ^2 h% V7 v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.0 X0 @/ B  B# `- H% R2 f
    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)
    , m6 ]5 e: j) O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))  A4 Z- N; e, i% a
    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.
      # d# l4 @3 Z0 _( _% w
    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){
    0 Y# M) e' e8 ~# }for(i in 1:length(vec)){4 L' `0 ?/ [- C' Q
    if(vec == "DD"){. R0 F% ]' p) X2 L+ F2 ~
    vec <- "joker"
    0 e* {$ Y9 f2 B  e. s+ j}else if(vec == "C"){
    6 C- L' F* A! R& f3 t8 avec <- "ace"
    8 a6 W5 I9 R9 O1 w( {3 Q$ k}else if(vec == "7"){
    # {' \% \4 J/ \* M; k7 Zvec <- "king"& U% d( t9 d; ~9 ^
    }else if(vec == "B"){5 Q/ E5 G, l+ i. h. K6 L
    vec <- "queen"
    3 L; L3 x  c% m; f}else if(vec == "BB"){% J! N  n+ M! S' v& V5 x/ [
    vec <- "jack"4 G* n/ @$ @! `  `1 S) `0 Y
    }else if(vec == "BBB"){( _2 i- Q4 v" Z" u- O& b
    vec <- "ten"
    8 H' p; Z$ T- h4 c7 e  R) M% @. @}else{" ?# _- K- f* t& m& y
    vec <- "nine". T% F, x8 y& @3 z" g6 l2 `
    }
    . Q, V5 W5 V, ]7 w5 q5 G}8 Z9 p- D* b& Q9 {
    vec
    4 E# s! t' j3 u& E}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    + A  {% ~5 n0 k2 x  rprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    1 `' K% R+ N& k: O1 F! Iunname(prob[vec])) k$ B4 G: Q0 T. \1 T2 E5 C) b
    }

    7 q. y8 g  }5 `; @, b9 @
    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% e! D' F% S1 J
    案例:' U6 g5 M1 r9 Y$ U
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    5 H% b* B9 V: H) `! afor(i in 1:length(vec)){" ]5 H! S* a$ }- h/ m4 X+ W* w* p
    if(vec < 0){; ^% {. y4 X& g
    vec <- -vec+ c: {: i7 R  l8 i
    }
    8 W6 Z6 v7 q7 I" I% d}, E( j" z# F: R3 S7 ~
    vec6 {- q2 \' w( b8 s3 R( R2 ^" f1 z" P) z7 X
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){! m/ K2 P4 L7 g( ]& K# B
    negs <- vec < 00 K1 V- a1 @0 ?3 G. `, p
    vec[negs] <- vec[negs] * -1  I) z% F! V( Q* w/ Z7 r7 ~2 `& i
    vec# p) @8 }& E9 W; z% N
    }

    未向量化的程序:9 n2 D# O. @, Y3 j+ L) q5 I! ?
    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 g/ s; a$ ]6 p1 E" Z* R7 @5 u8 b4 S
    向量化的程序:0 m4 T0 K) U9 ^4 [1 o
    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
      , @- n8 _' i# e' |
    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.
    ) n% F3 U% e% f在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    ( X! g  s0 w0 f5 G: N% D: i- g1 n* o# J& \! U

    ( _8 ~1 W7 d% H4 Z; s
    zan
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