《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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         《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
9 K! P, w7 j6 x% b0 f0 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
  

来达到编写高效的代码的目的.
3 \9 P: X& c& H: Q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.
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)
, T$ h7 @. ?% u( [  z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  B" d( t. I: i( ?2 ]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.
  

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){
, @  @9 f; ^$ g3 R/ }$ O- F. Cfor(i in 1:length(vec)){
6 |* J9 e! m6 k: v  [: D( V& ~; _if(vec == "DD"){
' q9 H! j3 l1 }1 Evec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
2 b% Z& w8 w6 P) p* Uvec <- "king"
  |! `, d+ p& k' j+ a}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
% Z0 h% w* ^/ M8 }$ F}else if(vec == "BB"){
- C& h  [0 M9 M( P/ Gvec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
vec <- "nine"
" @# s; o4 [" u1 i$ G* O& s. `}
}
( a% i: s1 W8 L2 @  D6 t% svec
5 j7 P& ]$ o9 q( {}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
& r, |) A0 |9 eprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
. h- i% c' ~- s* f6 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:
$ }6 Y* A, |/ F5 v# g6 \1 [0 u' d! r程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
- X2 x6 {5 W0 n3 U/ T5 Lif(vec < 0){
7 t, Z3 }- }" e- mvec <- -vec
9 x8 j, D0 F/ a2 F# z6 f% R}
}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
* ]- V; F, H2 k; M' U% q$ E; Uvec
}

未向量化的程序:
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
向量化的程序:
5 z2 E5 C0 l, |1 l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
  

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.
在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

! Z7 d% `6 \4 o$ x* [4 z