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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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    1#
    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& o4 ]8 J  i  ~! _
    前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行, w1 ~' K" {+ W( P. i* a% m

    来达到编写高效的代码的目的.: _8 N/ t' y* O% I
    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.
    ( d4 W* u6 y/ x1 T0 ~! p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)$ \' v2 C  Q  Z7 a5 L# i" M1 R# [
    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))
    * `  z0 T. k5 n( N( D9 X( L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.
      * S! O2 `1 U: L1 l3 d/ }" 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){
    , e% E' |% N  d) n2 m9 h' Cfor(i in 1:length(vec)){$ K8 F8 [1 ?+ Q" N( ^; Q
    if(vec == "DD"){
    6 f8 q; n2 a& v- d; g  Lvec <- "joker"
    6 j6 F% B5 u9 ~% E}else if(vec == "C"){
    0 R$ r7 W; F" H6 i& Svec <- "ace"
    3 }4 a* S/ s' l9 X8 Q+ }}else if(vec == "7"){- c% `. d0 M1 g( q# ^! K. l) K" i
    vec <- "king"
    . p3 d5 V! z+ ]! P4 _- D}else if(vec == "B"){  @  `+ T4 i' p. y
    vec <- "queen"
    ' j6 H0 u0 y' E8 p" J* a% ?  c- C}else if(vec == "BB"){
    4 D% [8 P1 D% x7 j; N1 dvec <- "jack". x: r- H( A" R1 x9 `3 m, w4 k
    }else if(vec == "BBB"){
    ( v' M% A' W7 c! f* Tvec <- "ten"
    9 D0 o/ p' l! r( e' n}else{
    - Z+ f; a/ M: |2 |& |5 Evec <- "nine"/ s5 \4 M5 W! x( y3 G9 j+ ?
    }- p2 I2 [5 f2 p& ^2 X; S
    }
    . n* a8 _8 e# @6 p' ~vec+ V0 H( [& Q( L! q& M" A/ I; a
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
      v8 l% V" Y- Y. `6 b# D1 zprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...). \; A; f& q) a( p8 R0 q0 P1 r
    unname(prob[vec])
    # l+ n. V; {) d8 L9 q}

    $ O4 b) M& B; ~5 y# h  I
    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
    2 q# d6 n- i/ |- B; {, s案例:4 o1 x0 {: h2 k- ]& U& y/ a9 S7 S
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    ( p% _; F( v8 n" Ifor(i in 1:length(vec)){1 }9 g4 T/ ?( _& d
    if(vec < 0){! g/ \: V9 j9 P1 D
    vec <- -vec
    1 g5 ?* C2 A; N. L& z}
    + L3 J1 v  W5 ]; ~2 \9 O, a0 E}
    9 A! g: d) I1 V) W6 X# Bvec1 y0 E3 P3 }7 U5 U5 X/ x; K
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    ) i% V: v: M! m6 ^negs <- vec < 0$ s4 \9 x; X* B
    vec[negs] <- vec[negs] * -1
    & C  R! X8 q+ f6 vvec1 b* d; B% M0 I4 F$ R2 k5 r
    }

    未向量化的程序:
    ( ^5 X  T6 N% c" yif 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
    6 `) H* s  \& j, A向量化的程序:
    . }5 c" K7 k, c( t7 {7 Y* P8 O+ s% N( H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. |9 g0 M) v2 T/ f/ I% 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.
    0 ^- N$ ~# I# p& 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.

    % w% S1 @% t: @: s
    ( N7 m. Q  E# G) b4 B8 x

    1 i: e7 ?9 w. l& p# W, j
    zan
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