《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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前言

利用 R 的三大法宝:

• 逻辑判断
• 取子集
• 按元素方式执行
  # ?6 Z0 I# W$ E% h

来达到编写高效的代码的目的.
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.
& r+ |8 w9 G0 N, \+ R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)
/ j# G) [$ i2 `0 p! 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))
: t/ v" @* f7 T4 m' l9 R( t3 ~7 T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.
  ; P1 z" l6 X# q. D6 b2 w- ]) 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){
for(i in 1:length(vec)){
( U7 M$ g* j6 d) b/ a( S0 H6 r  m4 Gif(vec == "DD"){
( r0 ]1 ]6 z1 V" V& S3 qvec <- "joker"
; e( [! z. N: D# d) y9 y1 c}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
# j/ U5 f* q! e" u}else if(vec == "B"){
, G" t! P$ @9 S; S  p+ S( R* fvec <- "queen"
; X  u9 k1 @9 S+ y) T0 P}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
vec <- "nine"
}
}
7 q+ f+ C+ X" W4 {0 {vec
}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
  Y) W- ?2 c% munname(prob[vec])
8 `+ [* t) s) M; k; m}

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
案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
7 D" w8 O* q, J$ wfor(i in 1:length(vec)){
& C! ^$ s4 d) fif(vec < 0){
8 h+ L( j$ ~: @0 x/ Rvec <- -vec
% j" p% u8 b& I: u) L}
# a8 E, z( d8 v- Y' N2 @}
/ t1 i( S7 ~: }# Q# Tvec
# c" C6 a% }( I- E}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
0 l7 I3 m5 D/ S) {: U/ qvec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
}

未向量化的程序:
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
* y1 K% a" y5 I6 @0 {+ }向量化的程序:
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
  # W4 `0 l3 B0 T3 l( _" 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.
在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

3 e7 O1 A  f/ r) H& c
( S/ S1 J' z+ l" q. ^