《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
  3 A( Y. ~6 K4 ]4 J5 |  _3 E

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.
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)
4 i' J  i3 E& U/ [* f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% }& D1 b. n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.
  

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){
5 J+ a! d% D/ C0 Z4 S# Qfor(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
vec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
, \; a7 }9 x$ d: L( `' o0 o  Yvec <- "ace"
3 Q* }" `" `6 G$ j, ^6 R}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
# @. u" F6 I0 k6 t* Z9 |}else if(vec == "BB"){
3 ^/ x5 K  v7 ?vec <- "jack"
: g0 Y# R( [& t1 V% @( ~/ R}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
vec <- "nine"
* F+ t  D3 g& k# N2 O}
0 [; F" G* c$ E' H* N}
, [( P. R+ }8 q8 G# y% fvec
}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
4 Z% D' J, h2 A( ^1 z/ ]8 L  Zunname(prob[vec])
6 \" i4 i, S% v: D. h, Q}

1 j9 h* X  c+ }  `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
7 L" d$ i" n& M0 s# F案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
! P6 {( ?& d7 ~for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
vec <- -vec
. A: P* W% k) k& y+ s. @; P}
}
+ |$ Z3 n4 x5 ^; G% C5 z% nvec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
+ ~5 e% s: d7 }8 {2 }5 w3 a3 Anegs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
: [$ g4 m! c. M! C2 Q+ Q}

未向量化的程序:
2 v; S& o$ R. d  m& lif 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
向量化的程序:
7 u9 U% V' M' R" e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.
: d: `* h: g# ~  {8 ~7 ^2 T在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

2 K5 Y1 \- C3 K* U' b, q: M

0 Q( K- v8 v& {' @% \2 M0 i& r