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《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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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9 m7 e+ Q/ M, @  F* M( Z  V
    前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      9 a# @. z; _+ K. [! s

    来达到编写高效的代码的目的.
    # i) m7 Z/ o$ r& @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.
    6 i- f* K, ]' X" X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)- h  U7 [- J3 X5 I% U
    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))# c# X, I7 Z4 A" e
    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.; Y3 t! p; R& N, ^
    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){. ^) P* x- R/ o
    for(i in 1:length(vec)){: }" I( p8 t$ {- O
    if(vec == "DD"){: E9 ?0 w# {2 p
    vec <- "joker"
    / n, W/ P2 `9 U}else if(vec == "C"){* ]! C% j& \" A
    vec <- "ace"0 Q! h( O- h; {  a1 J0 i# J0 O$ V- a
    }else if(vec == "7"){
    ( U0 X& s& N$ G: Uvec <- "king"
    ( w0 J; C* u) H; I}else if(vec == "B"){
    . \' b" x0 K2 Jvec <- "queen"
    # J! F6 I$ j2 y) S}else if(vec == "BB"){
    * J9 _  X/ g0 }& i& e& r- {" ~, Jvec <- "jack"
    ( h- O* ]- \% ]# q9 t2 C% X}else if(vec == "BBB"){
    5 F1 ]  {2 s' `: o! ~vec <- "ten"0 R. e" `1 u) a4 r  X- x4 n
    }else{# }+ v* }1 C. z% G" Q( L* `
    vec <- "nine"5 u( _! V! ~" v- I/ Z7 r5 o( H
    }7 L4 b  y. _+ U5 X
    }
    8 w( T# J2 c  D2 ?- W: ]3 c1 }vec
    0 `( `# u! v- f( m}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    5 A* L8 l) T$ _3 v" h, e5 I- vprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    9 ^% e! V' H- |! U; P& W" F0 b; e" Aunname(prob[vec])
    9 ]* F0 D6 T0 _6 _* f" j+ E9 J}


    : y  @# E2 f3 {5 }4 a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
    ( _- E3 v1 @5 X" L$ _- N+ Q案例:0 J) V" Y+ d0 i$ w% u. s  I
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    8 ]8 ~8 S9 I" q6 p! Yfor(i in 1:length(vec)){
    5 o0 J& e) i* N; tif(vec < 0){
    4 Y, K6 P% {( `; O$ kvec <- -vec9 K. Q" c) D3 X0 k# d. ~. ?: J8 s
    }3 I( e' A* {  g) D7 K+ v
    }' [2 O5 a0 ?$ u, ]
    vec
    - z0 k0 ~" b8 ~% s; e}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    ( ~! v5 u6 |/ w, V0 R) S' H+ knegs <- vec < 0
    - ?1 N' K- B+ g8 B. d0 fvec[negs] <- vec[negs] * -1
    0 |. ]( a4 h! ?, `8 v: |vec
    % S& n) e- {3 s5 T8 Z}

    未向量化的程序:
    ; x6 |0 w+ o& {  x$ ~8 d4 Iif 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
    * }8 _5 {2 n( W2 B  f+ O向量化的程序:
    ( I. W+ @5 B! M6 Z) j3 N" i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  k- p. s% H/ R7 f
    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.
    ) m" f2 s. H2 E' I  `在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

    7 h. Y* h9 {7 z( Y! R& @2 O4 Z" t# _

    ( T8 K8 t8 u) _! a4 l9 Q
    7 I' ~% P1 i$ u) R, a4 t' @
    zan
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