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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+ X4 T, ]$ \0 `4 @
    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* ~1 }$ m- I+ H- x/ l6 r

    来达到编写高效的代码的目的.
      I# P9 ^# n$ _9 W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., b0 i7 C) H/ w: e, r+ V4 w
    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)
      s" h1 A0 Z( h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)): g) n! D7 |: I4 o' T
    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.4 `$ ?, r5 E* z4 H7 n1 M1 t3 F1 Q
    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){# D6 i( y; {5 S" f( w
    for(i in 1:length(vec)){5 r& t- o; U" f9 s0 s4 q
    if(vec == "DD"){/ g) \8 p( w( N/ J" T( g4 K
    vec <- "joker"( d8 C  X' t6 s( r$ \
    }else if(vec == "C"){
    ) U6 ^+ e" N$ o0 t5 Svec <- "ace"
    0 h/ L% M8 M# X}else if(vec == "7"){
    . v+ w5 N% y& {( Bvec <- "king"
    2 n3 @7 u1 c2 |5 ~- }( r}else if(vec == "B"){1 Q: D3 t8 D8 h0 Y2 w
    vec <- "queen"
    . \3 v4 a# c" Q% r  [8 ~}else if(vec == "BB"){
    , e3 H* y  i1 C7 e, |* H- ivec <- "jack"7 ~6 z9 O; `5 E6 V; O7 H
    }else if(vec == "BBB"){
    . E. R6 N2 U( Zvec <- "ten"
    6 K- Y- [) x- [9 [}else{
    ; @& \' f2 r: _+ y2 l+ v6 R' Svec <- "nine"2 Q4 |, ~( O2 ]) T( T4 P
    }0 i6 v. U8 p$ E$ S
    }
    9 ], L0 i$ F- v7 N+ O) Uvec" ?+ W% ~* S1 D
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    / \' P# S! g. h8 jprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    ( i3 n% ]( h0 N4 A6 B7 x2 B6 g8 S5 Tunname(prob[vec])% g$ c1 s( k8 T/ h: H
    }


    5 [. ]9 k# t- |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
    * g4 x' F: q/ J4 X- u+ J案例:# `5 w  }1 R7 P/ v
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    8 C6 D5 x# q  F. W, d' @for(i in 1:length(vec)){
    : e: B/ _0 ]# f) _3 K1 {if(vec < 0){# t) g0 @! f# C" P" l; T
    vec <- -vec# O6 j" O; R5 S( [: e
    }
    4 W  X. U/ X# w, |' [}
    # O$ H1 f; j- W/ U$ qvec
    " Z3 x% w! f6 e" w% O}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    - p: W! H2 M- f) l0 D0 \negs <- vec < 0
    ; r! ^* `. a% e0 avec[negs] <- vec[negs] * -1
    9 T% F$ Z- V7 T+ J6 vvec% v, f& _/ S. e6 B" `4 g
    }

    未向量化的程序:+ |' L  u: U* F1 u# ~
    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; Q) ?7 a7 q# ]: w5 |
    向量化的程序:
    4 i$ G: I* \, l4 ^0 v( L4 L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
      ; k0 E  R' Q% q7 p; 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.
    2 q- B4 v; X( \在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

    ) {' ~0 d- h( X1 E; B3 [/ {

    6 R% q5 L' m5 a% w  s
    ) y2 r% U" o) D. @
    zan
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