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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
    8 ?2 e! }+ s+ m7 P' d前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      ! g) y3 F1 f8 Z

    来达到编写高效的代码的目的.6 \5 `- i# j8 i- @: D
    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.* q' R  Q* h9 U
    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)
    1 Z# d" J6 U8 Y, _* y, l( U+ K8 A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))
    . o( S' n* K9 g* K# z! z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.
      8 l' a/ p3 W) A' \4 f$ r
    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){2 U: r! r% B1 @' S& b
    for(i in 1:length(vec)){2 R0 ]8 C. Z7 m. ^/ V! L
    if(vec == "DD"){5 u0 }( \" y4 q* {/ R9 C
    vec <- "joker"/ D9 ^! \5 _/ l
    }else if(vec == "C"){/ k0 L, z( D) f
    vec <- "ace"* D& L; X+ O$ V- y
    }else if(vec == "7"){
    / ]9 a2 n$ b+ Z* J2 b6 pvec <- "king"
    ) c" e2 a( B% ^}else if(vec == "B"){
    $ k" G& C: j5 A6 [) B+ ]1 ?vec <- "queen"; a2 V& o; s) |9 V; h) |
    }else if(vec == "BB"){, _2 N( ^/ w- G2 k
    vec <- "jack"5 u& B: n  f: \0 C9 n
    }else if(vec == "BBB"){
    9 F  @# g, S) E3 }. rvec <- "ten"
    * V; h3 u  }; _& U" `}else{
    * S; t" R2 `3 g  s* {. zvec <- "nine"' l! W0 f6 E' u2 a5 V! Z
    }4 I% u6 |& Z# p- w- @- y
    }
    $ @2 j) e' Q' d3 {% jvec$ a4 x( d0 L( N& Z! M
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){' S, C' w9 t5 K- L/ p3 \2 Q) b) s. B
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    2 D  f4 B1 s2 u" ]1 d- wunname(prob[vec])
      C; _% T7 I6 l* R4 C+ r}


    : E  `4 M" @  x$ s' J1 k1 Y4 @0 k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 J' W6 F3 q9 ?案例:
    . k- `( v. k7 |# r0 W1 t. h( I程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    4 b/ _  a( B, S/ p$ [4 b. x: Ffor(i in 1:length(vec)){
    ' B2 S# W- E2 ~+ c9 Vif(vec < 0){
    $ ]. u) N$ b0 zvec <- -vec
    & \- d  g) n  n5 J: d- `* U}
    & E& ?- M  t8 j  I. T5 X}
    8 T* ~1 Q2 [# U% Ovec
    3 H  T6 F2 f* G* j5 U+ }}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){; v. _: O9 Q% l' y# s
    negs <- vec < 0
    7 Q/ Z8 s7 H6 A+ ~, D1 K* R+ ivec[negs] <- vec[negs] * -13 e) L; I& u! ~- V, c8 B# e2 O
    vec) f3 A3 Z3 ~# c, x. M
    }

    未向量化的程序:
    " w8 B/ w9 W7 l+ p7 Qif 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
    ! M; X( u( M) J6 G/ F* b, [$ i向量化的程序:' F/ x' J" X. e( T' |2 q
    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
      ! p8 A! R0 v3 `9 y% }8 h) J
    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.# X( C+ u6 b4 O. p+ T  x
    在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

    8 D. {& H3 l5 s$ V5 }# V2 \0 r

    $ B' i9 ?$ l9 H6 \
      _8 }* }  E) p' e; A1 v
    zan
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