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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) Q  @7 }9 a: [) Z$ r$ j. F; g
    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.1 k- u  E- W- I: U
    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){; |% V: O; |) l) ?# M4 j; C) `% V
    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"){! b8 n0 X5 m: X- T; m
    vec <- "ace"6 g. J% A2 _4 }- ?8 @9 I, Z
    }else if(vec == "7"){4 j* A( \* K% s8 u+ K7 v
    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"){1 ~) X6 D2 ]: q3 x- U  s
    vec <- "jack"( N1 y% s  p7 f% P. U# n: w
    }else if(vec == "BBB"){* A& s- g! f& y
    vec <- "ten"$ R+ f. W# l+ J. ?9 ]
    }else{4 b% A! M4 u$ s$ f. l
    vec <- "nine"7 B1 e( F) E- a+ |
    }  P7 |+ ^- }9 N) ~1 a
    }
    7 q+ f+ C+ X" W4 {0 {vec+ Z$ Y( _. c. @" c" c% W4 a
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){9 C; s7 Q7 ?. s$ i1 j7 ^
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
      Y) W- ?2 c% munname(prob[vec])
    8 `+ [* t) s) M; k; m}

    4 J* n/ k" }0 W% B& z
    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" W8 Y: r7 j; G& ?
    案例:% K$ R2 K9 z- D/ t" `
    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){- ?2 y4 C* i: f, }$ R
    negs <- vec < 0
    0 l7 I3 m5 D/ S) {: U/ qvec[negs] <- vec[negs] * -18 e0 b' P" S0 J9 X1 R" m
    vec2 m. i8 s$ O+ I' {' s% \
    }

    未向量化的程序:5 D" i3 f4 b( I& l' }
    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:7 t  q; C" ~9 ~/ f
    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./ Q6 Y  e& Y- x" Q" D! W1 z
    在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

    , S7 m9 b# A- F3 K, b" o- z+ D

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