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《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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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
    # L9 j! p9 W% k/ e" O( o- O前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      2 Z8 j9 g7 @1 s

    来达到编写高效的代码的目的." p% z5 q8 b6 B$ P, G! g
    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.
    ; e! C  b7 E3 l% ]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)7 e6 Q5 r' T% x* j% g$ K! i
    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))3 S" S- B; O6 |8 V
    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.* a( S0 W- S) n% @0 S  U: d
    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" K( g; w4 K9 z# y
    for(i in 1:length(vec)){
    6 J. @2 J3 t$ _8 |if(vec == "DD"){
      r+ `2 J/ ^7 ?5 w7 Uvec <- "joker"
    6 I% f9 }) r) @- G! u# u}else if(vec == "C"){, v, O8 Q9 p6 n5 S& U( Y" H% N8 Y
    vec <- "ace": k! E  }4 D1 A; {# P
    }else if(vec == "7"){+ Y/ O" }3 ^! i3 x& G, K/ w1 I& \
    vec <- "king"
    8 W: X4 t/ ]. R5 v' B}else if(vec == "B"){( \" ]. S7 P6 p/ B: I+ Z
    vec <- "queen"
    2 Z2 E. X3 d3 n+ _}else if(vec == "BB"){
    & ?& _8 ~/ U' Y( v/ Nvec <- "jack"
    5 `( O5 }% `: a6 T}else if(vec == "BBB"){
    : y% g( c" k# ^5 m9 B6 P3 a3 D% Y, Q7 Yvec <- "ten"
    ; H1 p* v, n  a. n7 D}else{
    6 p) c5 V1 s8 m% n. svec <- "nine"$ `/ {+ k2 N: ~( u) L0 ~
    }
    4 S/ r: F  Y0 D) d) g}- J6 J0 p2 k4 ]! ]
    vec/ l) y0 ]; \% m' N. a
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){- h( [2 I7 p6 B! q% V, ~8 a( Y' |
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    : a/ o7 x8 p0 V8 qunname(prob[vec])1 ~& w& Z: Q- [, u
    }


    " f8 f8 D( `8 f9 ]: C! v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4 x& ^2 z% C' d$ f6 P. b2 G+ M- N
    案例:% i4 w& O  Y( B( ~( @
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    6 [) ]) Y6 P" x8 u$ E, E2 p4 X% yfor(i in 1:length(vec)){8 X! B, g) ^' F7 U
    if(vec < 0){
    ) X) E9 G) F& s- Q6 {vec <- -vec
    + O) X# ~( {) E  r& `# [$ G# S}
    3 p* q/ O9 w) H6 I/ V. N. u}
    % i, q! a& J2 Gvec
      h1 z8 m3 ~0 r9 l0 [}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    . {# n+ I: j( O1 tnegs <- vec < 0
    6 P0 v: E" g$ V1 Qvec[negs] <- vec[negs] * -1
    - R# }' W% G4 ^* @vec
    : R) q+ b! ~5 I$ D" L/ o}

    未向量化的程序:8 D! n/ `4 @& b' `2 D2 X
    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
    , ]/ w9 e2 n3 F2 Y向量化的程序:
    7 F* ^+ G# }1 l: V. v5 ?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
      4 }" O) i' {2 B0 K. d
    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.
    & }, ~" @1 _4 _6 {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$ q; _& a' k9 u
    8 n# ?+ o3 G0 z+ `. q8 l
    6 u1 F* ~' \( t- s* F
    zan
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