《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
6 j' I7 _- @; M* V' Z6 l9 d前言

利用 R 的三大法宝:

• 逻辑判断
• 取子集
• 按元素方式执行
  4 H& P& o- `) ?' t) X

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)
; F9 m2 I: f8 K$ H; k4 M, q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))
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.
  % z2 ~6 e  Q: S" K5 R  A) P3 T

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){
3 i! \: [8 T1 }6 ?( qfor(i in 1:length(vec)){
% z4 j4 u2 \7 x! F1 Mif(vec == "DD"){
/ L- w! S& W; q8 ~, D) M1 z9 Lvec <- "joker"
( V  F+ S  B& d. }. v}else if(vec == "C"){
8 L; j& |; P* c2 Lvec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
5 M5 S9 N3 _6 p" @- B1 h}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
& I! p6 z, `9 S/ ~8 |, C+ _0 C}else{
vec <- "nine"
  S) c7 Y' G* C+ F/ M}
6 u6 ]6 \$ R. {$ e, t- p) s}
vec
}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
) b( t/ i) \/ v( M! n* R, E7 N/ sprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
. }7 T) i* ^3 q" k7 F- P}

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' x. x+ L: ^1 V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
}
}
3 J8 P' z) j# X$ O% Q3 U  q0 ovec
# V/ J$ c4 [7 f2 Z}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
+ Y/ v4 b4 ^, Rnegs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
% P  T8 \! B7 x' i}

未向量化的程序:
) f; J3 @% J( E7 b4 m5 Hif 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.
, U4 M3 I2 m; |! p& l" C, n在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

; |6 H) X( M" B6 i