QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 3840|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

[复制链接]
字体大小: 正常 放大

1178

主题

15

听众

1万

积分

  • TA的每日心情
    开心
    2023-7-31 10:17
  • 签到天数: 198 天

    [LV.7]常住居民III

    自我介绍
    数学中国浅夏
    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2021-11-24 19:54 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
             《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
    5 o! o8 }1 Z8 d6 m! z# v: b前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行: Q- W& C: l  {. w* F

    来达到编写高效的代码的目的.* Y  L( i& \5 q, v- 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.
    . G% x: ~" j# l1 \, Z# V* c% I8 K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)
    ! x5 s3 T1 H5 q  P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))
    , V+ i7 L8 l( f  @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.
      6 F; l; p: r' }5 e
    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 f# B! \4 h' g. ]$ g/ p6 s: z9 b  yfor(i in 1:length(vec)){
    . A& `3 w  F* }& [6 D/ Bif(vec == "DD"){
    + ^3 ^: m  A3 E' }' u- t) G$ Xvec <- "joker"
    - J1 l# Q( O# N# a5 g6 _( ^}else if(vec == "C"){
    2 P0 e! X8 z- ^( v5 Ivec <- "ace"
    . ^. }4 v" J( `* d: r}else if(vec == "7"){
    ) @: u* }8 Q. n5 U3 R, nvec <- "king"
    1 F4 U; k& _, e}else if(vec == "B"){
    1 w& H: ^5 N: Q" Avec <- "queen"( h( [( I9 I0 u2 C
    }else if(vec == "BB"){3 e" T! }7 Y" F8 M) c, [% A
    vec <- "jack"
    * \4 s% H* _+ S. x8 x. z}else if(vec == "BBB"){
      Z3 b8 a- U& e3 y5 }/ Z5 \! l5 J1 |" Jvec <- "ten": Y6 H2 Q1 L8 _) V
    }else{% |( B* n7 A* H# n4 l1 O0 s+ a/ J
    vec <- "nine"
    $ T' H4 h& t  L+ n5 y* j}; h( D) h# P7 {% @
    }: d- k) t5 q1 t6 J3 _
    vec
    - y: C: S7 y7 e( x0 k}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    3 F! \  s- ?- r" i+ f7 ?! Z) Z1 qprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    3 Q$ \$ e, N4 b: T1 {: K. bunname(prob[vec])7 T' S: o/ _# q- B3 ]* y
    }

    7 m( R  a2 Q% {9 o; [; U' ]- a
    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 d, u' Y, V* i/ q* w案例:
    % X8 ~" z  L% c, U; T- o程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    2 v  B8 l- O% v/ T4 t8 g( X! gfor(i in 1:length(vec)){
    1 A7 ~1 |- C3 y6 aif(vec < 0){
    + F& G- F3 N! z9 J/ ~9 R" R& mvec <- -vec
    - z7 Y% D1 R* L1 Q0 M" o* l}
    4 P& T/ Y% |# m% h; E}( a1 U/ D6 k. U" R2 k  I
    vec8 T4 J7 _: J  x# k" a
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){/ [9 b9 _3 \3 ^! z
    negs <- vec < 0
    * b3 x2 r9 L, `1 Z- j) Avec[negs] <- vec[negs] * -1
    # `; |" P9 V0 Ovec" n' Q( A- w( x, D
    }

    未向量化的程序:
    + ~: J% {) c7 u# v9 hif 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
    " K) |  O! B# n9 {向量化的程序:
    # j! D- R! f, f+ `! x2 T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
      1 T0 _9 j& ~0 L5 Z
    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.
    + D' I  E# A1 S$ h9 k% w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' z( U: @7 u# ?

      O2 d' ]. r2 a' u) C4 E3 H  I3 |- ^$ N3 H+ B
    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2026-6-4 08:41 , Processed in 0.658247 second(s), 51 queries .

    回顶部