《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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前言

利用 R 的三大法宝:

• 逻辑判断
• 取子集
• 按元素方式执行
  9 t; G1 _+ ~2 v7 t- v# X. d# h

来达到编写高效的代码的目的.
; w3 m1 D5 H0 L' s* ~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.
% w5 f/ A% G8 Q5 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)
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))
) C: @, Y) y: }2 e5 D  B. G7 s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.
  * n0 i( [* X! }

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){
6 O. w) }4 [+ |4 w: Y& Zfor(i in 1:length(vec)){
, ~/ G% @3 X! P) Q; I7 ?! |if(vec == "DD"){
- ~1 D/ t2 |. `/ G( Ivec <- "joker"
+ ~1 v1 S0 w4 C  `+ `6 ~" I}else if(vec == "C"){
9 n3 t+ Z/ t3 P! b+ f0 e& \vec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
& V4 W1 C* m+ D8 U( ?vec <- "king"
0 ~. {. |& ^. e6 l5 M0 V}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
, k$ t; t  V, Z* d- r}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
vec <- "nine"
6 B8 }  w* C1 ]& a}
}
vec
}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
9 }; J2 R; J! H$ w) ?prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
}

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
0 E# T3 S  Y& i( [0 [- ?. t8 ~案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
9 F+ H4 n9 x7 d  h# E1 Zfor(i in 1:length(vec)){
& k1 ?, h* \" h6 a& ?/ i# Iif(vec < 0){
vec <- -vec
! A1 n' R3 c$ ]3 a}
# y$ o8 z5 |0 b" n* H0 X' Q}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
3 e( p2 `' W  z. }negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
) U; ]  u5 j5 H+ S' G}

未向量化的程序:
  S7 G- U: H$ [3 `+ v# vif 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
/ z4 O1 E5 M% }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
  8 H. U+ p$ S$ ^1 @$ U" J

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.
在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

. C9 \' t2 k. [! U