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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
    0 n/ o2 \+ t7 ^2 B( z前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      1 w" O* I, y+ K, E* Q

    来达到编写高效的代码的目的.
    $ H3 @9 L, Q! A' d0 V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.
    ' }2 ~: u# k4 M3 D0 r! O+ G; m/ V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)- b0 f3 @% E. D( w, \9 j
    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))
    0 m4 p/ X8 r0 T, ]; i+ A# \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.
      0 L. ^! V4 j3 C
    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){
    1 V! W$ \+ C+ K: Gfor(i in 1:length(vec)){
    7 A/ N- T1 C  zif(vec == "DD"){: L9 m1 i4 V: F' K6 W, `0 o
    vec <- "joker": n0 N" |! v+ @1 k8 n
    }else if(vec == "C"){
    ( F$ o, Z0 E# R5 rvec <- "ace"8 s. v8 V: M8 N7 H
    }else if(vec == "7"){
    % k) g  ^0 L7 [) B( jvec <- "king"
    . X* g+ j: m1 d$ L}else if(vec == "B"){
    ' d; W' ^, n" h) ?vec <- "queen"6 f8 I' Y: m. ]& l- f) F8 R: S+ J
    }else if(vec == "BB"){
    : ^8 W& M4 }$ V/ Yvec <- "jack"- d4 Y  s+ x1 R; t
    }else if(vec == "BBB"){; s! J7 s  w% H; A
    vec <- "ten"* o1 s0 t5 d4 [5 e/ `
    }else{  L# b5 u! i; \2 {7 M
    vec <- "nine"
    . m. }. s. G* C}
    8 e4 u  E6 z4 ~! H" k}! o2 L% z- ~; U- ?: w1 m
    vec
    8 e8 r+ q( B1 L" h}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    ( Z- v9 i* }1 i0 s+ B' S. oprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    9 D& Z/ R# t( w" {5 ?& Punname(prob[vec]), N. p3 m& [6 T0 f  E, K
    }


    4 _% p$ w5 U# r$ s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
    3 T. z  w: L- f4 j' G, ]案例:/ q3 D1 H8 D7 [
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    8 _$ d8 y* V- j) Cfor(i in 1:length(vec)){0 |  J5 }' @9 C* _$ d. C
    if(vec < 0){4 T! V( w6 }$ P! z4 D3 m+ N6 m
    vec <- -vec
    / O- Q4 H, f1 i6 i2 b}% ?" u  o+ ]. p% K
    }% I. E) ]% u' k3 ?! J2 U
    vec; ~# N6 R7 ?9 R: [6 @- Y3 g
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    , r; p  p( V/ F7 B% X( ]negs <- vec < 0
    & u: C! y8 S* l, T5 S3 Jvec[negs] <- vec[negs] * -13 Z; l# K+ p" T5 P. W
    vec
    - Y9 `+ w9 n1 W. X}

    未向量化的程序:% v. O7 t7 d+ H% ]: v! z5 v1 H( O
    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
    % w: o: p9 C& \7 a' O向量化的程序:
    7 ^" W8 J8 S9 ^7 Q6 L4 j- Q5 w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
      & ]9 v9 [2 l7 l
    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.
    4 S: U0 q3 z2 C1 ^在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

    ) R+ I! L7 h' X( \+ Z2 @; f! U

    * g1 k; J( h  q/ I' ?6 G1 C
    / m0 S3 b( T8 c, }! x3 q' o
    zan
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