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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  D$ g9 j+ ~' n- k
    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- j/ G$ X' A% k4 t% r, p

    来达到编写高效的代码的目的.0 t# q9 b: D8 I! w" B8 m1 B8 H# ?
    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., O" Z" t0 S" [( q! y6 Y
    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)
    ! J2 N; ]) L' x( S# i. [* D2 d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))' D3 J' u. Z/ J2 r' [3 k1 D
    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.
      5 }& S9 _2 e* @
    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){8 @- \: ~6 p, f) {1 p  y6 r$ `
    for(i in 1:length(vec)){
    4 [. G1 Y" x" o9 R( oif(vec == "DD"){
    " W0 J" S6 }* v  z5 o# Vvec <- "joker"
    2 f; |  r& u) Z9 P4 c% b}else if(vec == "C"){
    . w3 |+ S2 A$ }& dvec <- "ace"& E1 |# K- {1 Y
    }else if(vec == "7"){
    - \0 j: U5 m6 l: a: yvec <- "king": x: f+ ~7 ^1 {) n
    }else if(vec == "B"){- E7 N7 @* M, M5 E9 `6 p/ G  B
    vec <- "queen") h/ R  ^/ n# i3 z8 |/ ~
    }else if(vec == "BB"){0 k' r" s- e& C9 P2 v
    vec <- "jack") C8 A- ~$ Y+ ?; u/ q$ G4 T
    }else if(vec == "BBB"){! i1 D- t0 I8 O0 V+ m3 }. g/ K; K
    vec <- "ten"
    " U& a; J  R) R+ ~9 w}else{
    * v& }9 i% L1 A/ z1 gvec <- "nine"
    % P% J% U* M3 N* |: ~}# X" K0 ^8 [- g" u5 g
    }
    , b7 \* D& c% g" U  b9 o' j, }6 dvec
    & ^  `9 z! e6 v3 u}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    ' N" l+ n& p3 \" B3 Tprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    # ?' Z: L6 Z# S9 G+ gunname(prob[vec])+ B2 Z+ Y0 @4 T8 m
    }


    # u+ F) l' M5 e4 p9 N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
    5 V( d! V% S8 G% I& k' D2 G案例:
    # b# R- Y6 S) B' s7 E: `$ C程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    : H6 A1 h/ _  ?0 ]( X: G$ K7 Zfor(i in 1:length(vec)){
    ( g# C; X- l* c& K6 jif(vec < 0){
    : w" m. Y+ |/ A& j, ], `vec <- -vec, d8 M) `6 I6 ]4 s
    }
    2 o4 q9 n' J6 ~+ R: o7 v6 \}. A6 f; v/ _* M- R: C7 D7 ~  ?2 b
    vec
    ) S$ c+ a( F) }! E# \}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    - E& K* a2 m3 E9 z' Unegs <- vec < 0
      g# Y" {& f7 e! z- I8 X; kvec[negs] <- vec[negs] * -15 P- ?- R8 k: ^- ~' w
    vec
    4 ]0 {3 o# c1 G- H" v% T' x. M}

    未向量化的程序:
    2 f1 K! c9 r- }" @( kif 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& w8 U, [# a/ d& A1 |7 o* O
    向量化的程序:' i8 k! T" w8 L5 c2 ?7 c4 v
    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
      ' B! N0 q  P1 A7 N) Y) V
    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.2 O( Z+ \  ?3 t! j- f- ~& |
    在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    % g( K3 K) Z; d' M. t) w! a9 r5 h/ H( q( K. M# b" Y1 N3 x% n2 F, o. g/ P

    ! U: t4 y0 I0 x! p! e' [7 C
    zan
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