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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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    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
    1 E7 H! S  X8 ?2 s6 C/ j5 e前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行  _$ F/ |9 l/ m/ ?9 }% ^2 _& I

    来达到编写高效的代码的目的.) A2 C% A3 r/ b5 o4 |  \, ]
    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.- W: F4 O# B: i; j5 n: M, t
    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)  k) Q# f: M1 h, @# L4 X
    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))+ v) f9 o" g2 r" o6 H
    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.6 N( W% j( b! O/ D! l
    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){! X6 }: M; ~% T' I8 \) E
    for(i in 1:length(vec)){+ {+ M& |9 w1 ?) p( ?9 ~' V
    if(vec == "DD"){2 I8 \( i6 Y  J7 V- R
    vec <- "joker"
    & G8 D# F. C. [, A/ p}else if(vec == "C"){
    - {3 k2 A# D4 L. g$ x9 C0 C: _* pvec <- "ace"
    " ~: j5 W5 A( q}else if(vec == "7"){- h0 M0 x/ g. ~6 w- s5 j
    vec <- "king"
    . B' Q6 g" A- I; {}else if(vec == "B"){" w# E' }+ m- Q* X0 F+ I
    vec <- "queen"0 v% f* |9 c( ?3 b2 t. u- Y; ~) |
    }else if(vec == "BB"){
    " }1 N. |) S0 \$ T8 ^" Ovec <- "jack"# ?9 x* ~# b, M) v0 L2 @- d
    }else if(vec == "BBB"){
    ) l" A% m4 p2 [' ^* c8 Wvec <- "ten"# b( X* ]! Z4 {7 B( G. ]8 H
    }else{* d; B3 X4 x6 {( u" g" c, S* v
    vec <- "nine"
    0 z9 g& R7 ~5 ^" r}4 ?% r* k4 V6 U2 O
    }
    4 H; }0 A4 j9 o# L: s9 B: R7 xvec" E* _( h$ G, o3 |+ {
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){, s, k0 L- ^  V, b
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)" I$ T/ V- j7 O2 i6 g6 C
    unname(prob[vec])
    ! x- a" R! B; d; ]) T}


    7 F* x: k8 D' Y# k: [7 l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
    % S) Q2 Z8 |; [, N# y6 R案例:2 B9 q( C5 C% r
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    9 {5 y( G. m% L  l* lfor(i in 1:length(vec)){, ]/ E7 o2 O: D  J
    if(vec < 0){% d2 {$ _3 h4 L' i) n+ W8 o+ [
    vec <- -vec
    ! t+ a* n7 B  A) z7 b5 l# x" ~}( c( a  o4 j! o- q( H1 _
    }' R; u, w3 z( z
    vec. T1 b" p0 ^2 n/ q
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){$ G! o9 X# u! a
    negs <- vec < 0( l7 Q: q& r* G* p$ c
    vec[negs] <- vec[negs] * -1" ]( l% _' t- J0 w
    vec& Z: D; s* d4 p0 d
    }

    未向量化的程序:
    ; r9 i3 P$ F1 e) d4 u, \6 d( rif 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# Y2 A4 h# s8 \( c
    向量化的程序:
      G7 Z, s8 F& g4 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3 T/ F2 y8 i- b# u6 w: a# @, v0 I
    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.
    2 z4 O3 B- G8 c1 D; T在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    , |2 k2 k% ^' ]- [  ~% z, [" f9 T7 G+ I' U
    * H) w4 i( n0 I: A: n2 X3 W6 r
    zan
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