《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
  5 o) I" n' K$ k$ k( w! `

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.
/ H7 f9 e4 b7 |9 f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)
3 g6 `' I* A1 g! W$ u9 V2 p) e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))
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.
  & u& D7 y  j  d% h

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){
7 ~, m$ s+ m) _0 v/ Q0 ^for(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
vec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
+ I  C5 T) q, P$ Uvec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
3 J9 i+ c5 ~% _/ ^) T; A( w6 o4 u}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
- M2 r6 l, T9 V; Y. j}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
2 X" b4 A+ ~7 K- ?" ~}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
vec <- "nine"
9 ]. r$ C8 g! N7 e. M* X5 n}
+ f1 e0 T7 C0 h}
vec
0 S1 O1 L, N3 O- ]}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
. V- D& ~* i  R* t) x}

7 y  J9 J; A4 G. g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:
) `0 w' U( ~  u1 R1 R8 @程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
# p: c4 \. U1 u0 dfor(i in 1:length(vec)){
; Z( X$ g' I% l: [. `if(vec < 0){
vec <- -vec
; c) s5 D1 _1 v" i# e4 I8 F}
2 k4 V& ^+ w' [}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
}

未向量化的程序:
! B; B& b1 L8 ]: u0 R" q0 C, _8 [# Fif 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
$ c# H2 }& b2 ^0 m$ T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
  

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.

9 U0 I$ Q7 g& ^6 \5 u/ m" r; G

2 j" }2 H# Z2 J6 I; h1 Q