《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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前言

利用 R 的三大法宝:

• 逻辑判断
• 取子集
• 按元素方式执行
  

来达到编写高效的代码的目的.
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.
7 x' J# ^' \$ {6 [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)
7 B  [9 c& A# h+ M% T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))
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.
  + k* k& t- E  \7 r9 t: V

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){
7 T$ r7 q  U5 h2 K5 u( G" i8 jfor(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
7 ]: e& j* r& x" Hvec <- "joker"
& q% o9 w' ^! b& R, Y7 J5 z}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
/ B% V3 e" x+ n4 o& j9 w1 V}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
}else if(vec == "B"){
% R2 ]# {/ O: F7 b1 W3 Mvec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
' m5 `& v) ?# J# b$ |6 G2 i6 Fvec <- "jack"
! a9 d! g% \( ?) v  s}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
8 k" ]# d& v! G4 uvec <- "nine"
}
6 P% a9 I0 q# O& E  |% N}
vec
# F, M- e8 c! j9 J7 U}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
' z% o) H$ O+ u! d  `+ |prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
& b8 F' k& \; F  U# ?: l7 X$ hunname(prob[vec])
0 Z8 E; }+ X0 r# M: U}

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
案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
' D! V1 y% \* [4 gif(vec < 0){
vec <- -vec
: n. \5 b% M- m}
}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
- v1 |) _; w. z$ ?1 ^, [vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
}

未向量化的程序:
! D: k; ~7 L$ r$ Tif 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
1 D5 Q( i, O9 A5 }/ p" {向量化的程序:
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
  , f* t1 ^+ i! E  M6 u

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.
; m6 _7 Z8 i! \% S3 v# n& J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 Q" P8 e2 o: P+ R2 p