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《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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    [LV.7]常住居民III

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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/ v" J5 |' B3 \( _
    前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      / B: e/ s' H& R3 ?% l4 r- h

    来达到编写高效的代码的目的.2 C( E3 D/ H2 r# y% ^9 a
    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.
    ; ~  w, y$ L8 |0 g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)
    % n+ \, Y: v/ l9 B; N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))
    " w: [$ K/ {3 F: W0 \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.
      ; M" w& \5 K, r7 U5 L: p( m% \
    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){
    , z' t: g, b# Yfor(i in 1:length(vec)){
    5 b2 u) w% P5 `& kif(vec == "DD"){
    ) ^& t3 e1 Z" x" f: |- }5 y+ s$ Qvec <- "joker"7 {4 d/ J8 ]0 F
    }else if(vec == "C"){
    : [- d# f% C; j, F5 ^. H: @+ J% Avec <- "ace"% i/ r/ Q; O9 [: V6 v" s
    }else if(vec == "7"){. i  a3 \* a7 x) H: d
    vec <- "king"' f; F8 l# {9 }; U  v- ~2 u
    }else if(vec == "B"){; i# Q5 r  a' `, i$ J; {
    vec <- "queen"* N1 P0 n  k" P* i7 J- \0 ?
    }else if(vec == "BB"){+ G! P# N6 J3 j& G
    vec <- "jack"8 m/ ^+ u0 D6 I" S* V5 U
    }else if(vec == "BBB"){
    8 f, N2 k  L  `- Q' Z2 uvec <- "ten"
    " N3 K, A# v  o) C4 h}else{
    ; V5 F  d7 y# {3 q8 I: m" S- ivec <- "nine"
    # n) `4 r  v9 h) c" l}
    ; \" A' S2 {( D  s4 z}
    + C% f  z, g$ w8 j! Avec0 P8 Q+ `  X% D2 f
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    : q+ Y. D7 }8 T: b4 Gprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    $ Z# e" \. n2 h' B' @; S# Qunname(prob[vec])' l6 G1 H6 G2 a
    }

    3 `$ i2 s; g! A3 J1 C
    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
    $ y) ?$ R8 j3 {! H案例:
      W4 S, _; C6 L* Z5 |1 T程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    8 x% C/ }/ @& R7 kfor(i in 1:length(vec)){8 W' g+ c; q6 h3 i1 M% _
    if(vec < 0){% \; h# [* c7 O" |3 A6 a0 Y8 _
    vec <- -vec
    9 s" Z& D' @4 U5 K' F% M) _2 T}
    ; T! ~4 N4 }" ]2 N0 o" v}: `8 `; a1 I, b+ B" U1 c+ w5 o
    vec; g; F0 Y) \7 h$ t4 ~, \& M1 R( n
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){' }7 h; z) _! d0 a7 ~* A* v' ~
    negs <- vec < 0% J8 d9 j& J* V( _* I5 v. W
    vec[negs] <- vec[negs] * -17 \0 w9 l3 ?. s* b. \. D( S1 O
    vec  J' Y7 z. r. ]; K
    }

    未向量化的程序:1 `; S6 ?5 W9 X$ L
    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! K0 n2 i7 N; w" F6 C
    向量化的程序:
    ( M" h: I& Y2 ]+ e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
      - T& c3 X. [3 _5 |! 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., E* K" h$ L. b7 S
    在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    ' k" a4 b$ s) A$ A: ?
    : x$ ?& B7 C0 e. U
    # ^" P  ]1 _# S' j' p
    zan
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