《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
8 J+ j' z/ o: @, X7 i" S3 t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.
; |7 W9 V+ h" V, j" n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)
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))
6 X4 c, @* @3 @( v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.
  9 A& n1 A; }1 `2 k/ x- W& U

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){
+ y2 Y# k( T' v8 T, D! ^for(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
0 a$ b% w) D& Lvec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
# A8 N8 n1 E& V. kvec <- "ace"
5 v- t0 u$ {* V$ ?7 i}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
7 {+ B/ Q' \3 S5 \0 j: Y}else if(vec == "B"){
7 k! m; I# Q* h3 J8 A7 c8 u. X& Vvec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
2 {( {4 E1 \$ O! b  Qvec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
% E. q# A7 Y, N- ovec <- "nine"
}
# ]& v: o' ]) W3 Q}
- Q% l8 ?; p8 r$ h$ Lvec
0 n0 P) v9 ?/ G! Q: Q6 t}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
) N' o+ }1 S, [prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
; q2 P2 @+ C% i  f# Ounname(prob[vec])
}

5 S* l% G* s! |- p0 `3 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
+ S$ j3 ?, o5 M  [5 k案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
vec <- -vec
}
}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
$ m( a, R. o/ O8 z4 Mvec[negs] <- vec[negs] * -1
8 G2 L* K% ]  S8 X& @) Yvec
}

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
- W, i. u$ e! j" t& W5 A9 g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
  1 X/ [- r3 X7 r' B3 N

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.

  Z$ V7 A) t: n1 o

5 H# L9 C4 D; n- j& D- I6 e% v