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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; I" c; s( \3 D
    前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      7 y% f' o& p* H* `9 W6 D

    来达到编写高效的代码的目的.' u( K( [5 a  ~1 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.
    8 E! V/ P$ Q; o2 J0 e% \1 s& @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)" `- G. J, j- ^8 E" y' j! z
    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))  T+ {+ a, P! d2 X  O/ J
    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.
      - P3 K) N) a& 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){
    , T* d: e3 ~  T& cfor(i in 1:length(vec)){
    ( g- F  ^" N) i; m! U% d; \if(vec == "DD"){" U8 S* M7 G2 ^4 T: L
    vec <- "joker"3 v/ I4 R; n! b1 A! Y* W
    }else if(vec == "C"){
    - ]- d  `& {+ l( j( K- d! lvec <- "ace"2 I# ~! K2 S6 [/ q  e: m& V
    }else if(vec == "7"){
    % `  w! }2 Z! ]1 z; t' P; Z  C" e" Dvec <- "king"0 t" h! m+ h" K* f: Q
    }else if(vec == "B"){) Q1 x$ H/ h0 e' c4 n2 `
    vec <- "queen"
    + o$ f7 b* P- a" D* k7 k}else if(vec == "BB"){
    , @3 s7 ~' V& C3 Fvec <- "jack"! N/ F0 Y8 ?9 H: `$ _9 ]! Q
    }else if(vec == "BBB"){
    8 M6 q: D- m+ _, ^  s2 V! [( ovec <- "ten"0 e, q- j0 |: o. K( M0 M
    }else{
    % O. \: W4 f+ F2 D$ K0 Y6 j( r9 T; a0 {vec <- "nine"/ r$ [+ g) ?; |. D! I
    }
    6 K  v% _' R, S( s/ x+ H}
    8 \4 M+ ?, ^+ P* I# tvec
    + r8 l. g2 U" @$ U9 Q' ?3 w! `6 O}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){! X6 v8 L+ e: ]5 [  e5 i$ x- m
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    , y4 g: I8 N) J& l( h2 Junname(prob[vec])
    " }  I% b  {9 W# i0 }) N6 w}


    ( z# \' ^0 C+ _) p, ^3 B( n' z+ L* J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( E: g( o2 X& t
    案例:, V: k; g9 O" {+ J2 J- w
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){% D3 P/ x8 @. v* z7 i
    for(i in 1:length(vec)){1 s9 I- C4 ?2 m, m# Z
    if(vec < 0){; v: A, Q: j- H; Y
    vec <- -vec
    ) S$ f. @4 P0 g$ V3 G8 h}
    0 Y# e; y5 U; D6 B9 _}
    7 U9 V+ f% `+ {9 H' Avec, x  M/ y5 z  Z9 |9 I
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){4 J  E& ^- ~& `  k( r1 F8 e# V" o" }
    negs <- vec < 0
    4 j! b+ K1 e0 m; |vec[negs] <- vec[negs] * -1  Q- c7 j  `" ?. p0 }
    vec
    4 K; p# m) C, `0 D: G" e}

    未向量化的程序:
    ' |' G1 S/ s( U: xif 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
    1 N$ q% o# j0 I0 g2 v8 I' `向量化的程序:
    / ?* S8 F: B6 c- O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% o- P6 C: l, W. l* E) k: w
    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.
    # |+ L2 w0 C# |, B5 I在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    / c# U) `4 E$ Z+ p$ z. c2 X# ~" R0 ?: M6 M/ C
    ! b- T$ y. t% {- E6 u+ j$ i5 I1 J9 x# ~4 J
    zan
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