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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
    & n9 k2 X; i2 W2 h$ q4 J前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行' N% o: s) ^$ R! n+ W  u

    来达到编写高效的代码的目的.& h% U" z& L8 }
    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.! n% P/ Z: c& |7 @7 V8 {
    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)/ F8 b4 x7 r' w" 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))! m- G5 S* U$ A6 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.7 c( ]8 d1 H" t! f& @. G3 m
    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){
    3 S0 A3 R. z5 W! pfor(i in 1:length(vec)){
    & a  n4 L+ f. \2 ^6 P# Uif(vec == "DD"){
    7 c& w4 O' W6 Q# f% w: ]vec <- "joker"
    : }' B0 ^# L2 y}else if(vec == "C"){
    ' r5 Y& q* W" f8 Zvec <- "ace"
    3 z6 \+ A: \8 ]: ~0 n0 t4 a, l}else if(vec == "7"){: t. O# V) d1 J% H: t" O
    vec <- "king"
    ) s6 Y( ^0 d2 Y7 r/ Z5 R  a4 l}else if(vec == "B"){
    - b. I- x: B3 |1 ^0 Y- f/ c, Q+ Evec <- "queen"# T0 s7 g+ G6 W2 l- E
    }else if(vec == "BB"){
    . c2 {2 H* p* J  ~0 k( |- Svec <- "jack"5 Q+ q- w% j2 h: Y
    }else if(vec == "BBB"){# U* N7 {( }' h% ]4 _
    vec <- "ten"1 z. W! X& i5 A  c0 z$ _/ L, t
    }else{  j$ k( s+ _# z+ P
    vec <- "nine"
    - k* P: J8 G6 i% E9 V4 B}
    # K& [/ A! E0 c8 x/ `3 [8 M$ c8 `1 |}
    . S1 h2 \" N, zvec/ P) H* Q/ m$ u6 V/ |4 X& D( V( V
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    7 n9 F: q2 ?+ l% k+ Cprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    # Z8 I, M7 f/ q6 h3 `2 [  aunname(prob[vec])5 B; n" c% [! J3 P
    }

    $ U9 v# k  W$ F5 {' T% i
    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
    ( l* k( t9 W, {3 l+ q9 b! ]3 e案例:
    + a" ]2 u! B3 F" h程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){9 }& x$ L% n1 v) j( s+ k
    for(i in 1:length(vec)){
    1 C& C3 c5 k9 Fif(vec < 0){
    ) A2 Y6 k( ?8 i+ Z: X, F* mvec <- -vec
    2 s5 M1 o& f4 H8 N' J1 o" ]: W. E, T}: D0 ^7 r1 ~; P
    }
    3 r  B  `3 n& L) E7 T4 z& [$ Xvec
    * n! l0 ?& K7 }! Z3 j$ ^, T}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){8 X, K- H, ]% c, o. Q
    negs <- vec < 0
    2 X# X& P) r" {- F! V5 Evec[negs] <- vec[negs] * -1
    . V/ V: R2 k1 kvec
    " E# f$ B2 a, ~* T# L: J}

    未向量化的程序:. j7 w5 q( {: Y8 ~5 G
    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; n- x) U! f0 r4 J) ?
    向量化的程序:% w( A4 m, @" }4 T+ g! 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
      ( l5 g, b1 `' Z- j3 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.5 D2 l9 {7 r- o7 s; t% u" j" a
    在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    & t: [, h5 N: T" o( I- H0 d1 e3 R* L; y2 N6 I) }; I
    - L/ {# a' M: N% t% D+ a4 U
    zan
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