《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
  

来达到编写高效的代码的目的.
6 p; D7 K" P! @$ y/ u$ 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.
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))
; |! @6 C$ G% ~2 ?" 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.
  7 Q3 i- ]$ \! {3 w# J6 A6 R$ U

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){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
9 y' [7 F5 \: j: ^$ b- Tvec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
7 Y3 |! @% v- A5 A4 |vec <- "ace"
# z6 @: g$ k6 c}else if(vec == "7"){
& h) a/ i8 \& @; Dvec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
. i8 I9 X! x( L" K; _4 Nvec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
+ D3 Y5 P$ @) N) ~* xvec <- "nine"
& x& D$ g( |+ f$ v& O! J) S' @}
1 w& v8 \/ I& x5 {, M3 D/ w}
% S2 ^* G  k* X' fvec
- U; B  b& z* y! ^+ a9 C}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
1 D9 m0 M- s- p" b: l+ a. Lprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
5 B: N4 H0 O7 M$ r, v5 O* @}

) p' [5 M% W5 F* q# w. H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
* B# ]2 ^+ J- V  a4 d) |案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
/ m3 h( B; N- Z9 q, [) `: l6 tfor(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
( A) a1 \! u8 Lvec <- -vec
}
}
# ]0 f$ t# }7 z4 l) Svec
3 a$ S7 R7 a; |# e' H) o( o  m}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
}

未向量化的程序:
+ K/ O. k# z3 i* ]/ U7 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
向量化的程序:
3 @5 K, V7 V! F. y5 [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.
8 o$ U& u4 A+ d5 B, R在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

7 R. }& |, q2 d2 ~2 i
( z8 j7 ^  I; i