《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
  ! _" m$ U0 v  M

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.
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)
  ~; w" m/ s+ 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))
- R+ u9 t3 e! B0 g% \9 L2 V3 Q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.
  ' f# a. H/ q8 S* a  R" 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){
$ r. r- t2 t. q3 M3 k: \for(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
/ P6 Q2 v+ H) D7 v7 T0 yvec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
5 T( [% G- w, \8 Y, B. hvec <- "ace"
" _4 N3 J6 q$ {3 e2 R* G7 ~}else if(vec == "7"){
+ m8 b- ~* l" [5 _3 s9 X( D% K0 c, ]vec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
9 d! H1 _, _2 A' X/ a* C: b1 g* ]vec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
- j+ f3 Q) K4 |$ Z  P0 T+ x: f}else{
vec <- "nine"
}
}
vec
}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
. v, \3 H0 Q3 D9 p2 `( p& M( n1 f& Rprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
}

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
" A( I+ j2 W$ v5 N, c+ _7 C! e案例:
( a5 W" ~# \- D* ?程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
- c+ V8 f. r( cfor(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
" d. x7 i/ M6 ?) F4 h1 Pvec <- -vec
$ J: Y, U9 n% Q. V' `) [) d}
}
% c9 ~8 C% h+ D' `. d7 I0 n6 Ivec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
}

未向量化的程序:
6 J3 e9 ?% K" e5 @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:
. |# ?- B! ~) F3 k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.
9 U7 \3 |4 w) W& Q# \在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

3 O) N9 w/ V7 ?. k3 I! Z
) w5 _4 \8 r' Z; }5 |5 |& ~
# s/ l7 Y) h& T2 {