《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
, x7 Q# f4 h' ]5 U" a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.
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))
8 T" _6 v% e" F) Z3 L" I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.
  - j. u; N2 D8 g0 s" }8 N' Z1 J

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){
for(i in 1:length(vec)){
" D: j3 S7 Z$ h, o1 f3 @8 b; Tif(vec == "DD"){
vec <- "joker"
* q5 Q; @* a' e- V* x. l& e}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
  P2 c3 w1 g( ]! w: \" Pvec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
. z8 o4 {. F7 u0 H1 a0 Nvec <- "jack"
5 U) q* q1 I' [, v$ J0 t  H) X% |; J}else if(vec == "BBB"){
8 d$ o7 ?3 z! A+ rvec <- "ten"
3 @8 [9 V% |- _+ V$ K8 c6 n1 ^( J! Y}else{
vec <- "nine"
" z; h& K$ I) f' t/ ^7 ^* e}
) d* D8 C2 r  A% s6 D- x( ~/ `}
vec
& O2 p* E/ ?9 E! B}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
: l# p, D+ v0 ?! K; t2 E4 ]}

5 M, U6 I6 |; s! K! \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:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
vec <- -vec
}
  F/ [: v) J' i0 L% m4 g9 F( ^/ H}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
+ ?+ R* @. Y' {# C- n9 R! Fnegs <- vec < 0
! i# T% Z$ G5 @% E' l& [vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
}

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:
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.
: B3 T$ x. V" m8 _- a$ `在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

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# a: y6 u5 Z* I8 R, f8 M! R3 U0 E
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