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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
    $ C3 o. ^/ |& a  f6 ^3 \/ g9 t" ^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 B* P5 m8 X3 I

    来达到编写高效的代码的目的., @* R" _& B3 T8 F# v% r( D4 {2 V* O
    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.
    : Q9 R; m) J: O' C: b1 g/ c) @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): R; X+ K' r1 R0 u5 ?
    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))& X% j0 o0 ]6 g4 f3 W* o
    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.
      $ N- J3 b- B1 ~% S" c( c/ ~6 ~; o
    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){* f6 q5 A, m$ n7 }8 S
    for(i in 1:length(vec)){
    8 g( D$ k  {( g3 q. q8 _+ dif(vec == "DD"){5 v( W% b, K: p' |/ f
    vec <- "joker"
    6 X3 B# p0 B( f& o}else if(vec == "C"){
    % i- T% i' R+ e/ M  v+ S- W* _' Jvec <- "ace"
    ) h  l# Y- a% z, i, _2 r}else if(vec == "7"){/ k6 U2 H. F* a( m5 @. t
    vec <- "king"
    6 O* R8 S+ m; \  F1 ~0 s/ _& f, s}else if(vec == "B"){% h0 ~/ E- G3 _4 }3 R; O
    vec <- "queen"* Q- [9 X! F9 L4 j& z  p+ Z
    }else if(vec == "BB"){% C: f3 }1 d1 Q  g: p! a% s8 O
    vec <- "jack"
    4 V+ ^, f; T! f$ @( T' o& u" ~}else if(vec == "BBB"){
    1 {1 e. w6 h7 j% f5 vvec <- "ten"
      ~6 `% ?3 F# {% }6 u/ O0 A' m* v}else{
    . l( J: Q" h5 {/ Fvec <- "nine"
    & C) y! H) I% H; k: U. Q9 ]}
    * r& {( x( @2 w+ S6 {* `}
    % n3 G+ A: t& I8 s8 jvec" b, r7 a+ R- L9 l7 d
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    ( H4 }& P# o# x4 @+ {7 _; gprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)( g) l1 X' Q2 T- p
    unname(prob[vec])  L2 i$ U- @1 G1 s% k- }& k2 M# n
    }


    ) i- Z, T- `" Y# y6 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
    # A' [2 w* K0 {( [+ S6 {案例:7 K: o# n& g" U
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    1 ~+ y: I. ]/ }& X% Y* Rfor(i in 1:length(vec)){0 [+ S3 @6 o+ n0 R
    if(vec < 0){2 ?/ C/ }9 w% S3 d3 K
    vec <- -vec
    . a. k  O6 u% h; d}
    ! R& |6 g4 {& N" R}
    1 b+ U. K) q! t9 |vec* z, B: n2 Y) g4 W; u& z! C
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){, h' C4 q% u* H
    negs <- vec < 0: ~8 v! e% x) M7 h% v
    vec[negs] <- vec[negs] * -11 ?4 k& c8 t# Y+ R; n& d. ]6 U
    vec0 s9 {) c( m9 ?$ b  ]" V+ f
    }

    未向量化的程序:$ f5 N# n7 K9 J7 J1 h
    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# X  h  Q5 H7 s& q# I; U
    向量化的程序:8 {4 o# g( M* r2 j; i; R$ \$ ]
    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/ o( O. Y0 b% Y0 N  v5 T
    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.
    & v1 r3 C0 ]" `7 b在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    7 f& r  M9 x' L" L5 m6 G5 x+ ^, M) |& V: U) q% b
    6 `0 m, O& K& W& `% @& l* c
    zan
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