《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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# q9 J3 J  {  D8 n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))
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.
  ! t% j$ I2 T# N' q# z8 K9 C- v

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 b$ s" F; q$ \& [3 k" tfor(i in 1:length(vec)){
/ |$ N: r2 F  y! Q! Sif(vec == "DD"){
+ x: V1 q  M' [0 Z9 Uvec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
+ X% ?1 Z: [) xvec <- "ace"
2 L- @- T: E: |}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
. _7 D; N+ ?8 _- m. A}else if(vec == "B"){
( i7 u1 o$ Q, R1 _; E7 @8 uvec <- "queen"
% |, \  V; l; k, L& s}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
" b0 I' R% G$ Yvec <- "ten"
}else{
vec <- "nine"
4 V  `: V  M4 E# w7 S" k: j}
& K* A$ ]9 Y7 ]$ U}
vec
- C- P( S. ]+ X8 _/ h}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
}

: f4 J+ j2 p  o. }! u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
6 L/ Q, x) ^$ V/ v6 f2 V. E4 z案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
  r$ m0 P  s; f' pvec <- -vec
+ X" {) C, e: P4 t}
}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
0 J2 m& Z6 c4 E% T6 ^# J1 M% j5 ]negs <- vec < 0
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
+ d6 U3 z2 o1 r$ `! i8 k& ^向量化的程序:
2 O9 S- G4 w! E) k7 ]" ^8 ^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
  3 i3 Q+ Y' Z) O+ a; t

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.
8 {$ c! n; z" O! x8 y在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

9 F' p3 c$ b" o( [: V
) l. T- Y2 R/ A# V% c/ s