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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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    数学中国浅夏
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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/ h. ~1 e& ~( s% c- U4 p* Z# |
    前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行7 e2 [* }5 U9 X, P

    来达到编写高效的代码的目的.
    ; u6 M1 P0 U: E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.8 [8 \, E) t9 G% Y1 Z
    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)0 j9 t: Y% }; G9 _, n9 O
    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 c) F/ x* a, w: U0 `( h0 X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.
      . I$ C: W3 B1 B1 z! d0 x3 |
    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){" G8 L& D2 ]2 \0 y" S" Z
    for(i in 1:length(vec)){# F8 `- {4 L$ k9 e4 b- ~0 E7 g. J( S
    if(vec == "DD"){; V/ N% F0 S6 `' @1 Y6 H$ F5 S
    vec <- "joker"8 n& k$ _  v" ?# p1 e' S& {
    }else if(vec == "C"){3 r% i1 M/ p1 r: I6 E
    vec <- "ace"3 v' }0 J$ E% X2 `! j
    }else if(vec == "7"){
    + A% X6 F5 c, w9 Dvec <- "king"; w" @5 N& ~) F7 `
    }else if(vec == "B"){
    $ P2 h+ N- g- L* N: }8 i( l" rvec <- "queen"
    . v# B" M+ J& `3 A3 k}else if(vec == "BB"){+ K" n; k  X# }5 G+ D. T9 p  l
    vec <- "jack"% R4 L. D# W* P" k" h; }3 r" K
    }else if(vec == "BBB"){
    5 Q* [8 p$ |9 M. z: ~vec <- "ten"
    * v3 B+ }) Q3 w! e3 t}else{+ s5 ?, g. j  y. D0 ?& w6 m
    vec <- "nine"* P# q2 U/ p8 I6 D5 z4 V/ ^; z
    }
    % Q9 e  ~. T: B; j0 y" T* a5 c}
    # s5 y/ i2 y: A& R8 J0 Kvec& k% `- P2 l) e$ s" A- g+ W
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){( z+ ], ^) k4 X2 V  }9 y
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)& S- ~1 l6 E, O5 Z; K  ^
    unname(prob[vec])
    9 ^) H) V6 ?3 o' a}

    ; F; F" V; b2 ~
    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! I& @% y5 Y% c6 M! T1 T3 \
    案例:; u3 w. `- v! w, V5 l4 @
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){( y& X) p5 q4 Q5 h
    for(i in 1:length(vec)){
    + [. N3 h  T1 \6 E( }if(vec < 0){
    0 f  Q; {; _, m5 J( |+ z4 avec <- -vec% g  d3 j# s% I& n( y: s! I2 H
    }
      x, y1 a1 d$ [& l9 U/ s- |5 |}
    0 S0 \2 m6 S1 H+ |* D( gvec! ^; y" A0 z( j1 J! l3 b
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    ; @# _8 e3 d, R$ d  ~9 znegs <- vec < 0
    / }8 D2 w  E. h7 Y: U9 q6 yvec[negs] <- vec[negs] * -11 x, h4 l5 I, S( I) u( _/ _
    vec' s0 u9 n) C9 e9 u8 Y3 W4 X7 O
    }

    未向量化的程序:$ x; ~) d7 }: d& O9 @* t
    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- X+ M  S& t  o) W/ R
    向量化的程序:
    / j, k, `3 F- D7 }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
      $ u. r& [1 R" U% I1 Z
    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.
    - q2 s5 j" {7 c; H0 I在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    5 u' K4 l/ B+ V) ~, k1 K% k  z) l- r  B- i/ o

    " ~8 T3 X, b$ v+ ?
    zan
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