《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
  

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)
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))
  V/ P6 W$ S" p' _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.
  3 A! y- S1 }5 ^) `- S

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){
, s: E4 q+ a& R) v, Bfor(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
: v- O3 Y, e: Lvec <- "joker"
5 v7 h: L$ c: A' ~, |; H. _}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
6 e% S9 {' V3 G; @7 vvec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
0 @: H: g$ a# }; {}else if(vec == "BB"){
3 G4 h- W1 b! W. y; D# Fvec <- "jack"
. U. \+ |  ^2 U! E' i  u$ X8 z" E6 M0 N3 H}else if(vec == "BBB"){
& R% Z/ J' V( O9 e) e& F' S: @vec <- "ten"
5 W  a+ }4 s! Y0 O8 p" w  X" x7 o}else{
. R! J7 Y7 {( i: Wvec <- "nine"
9 X1 Y3 E6 J5 c$ }1 V+ M/ r}
}
; g, W/ @5 S. Hvec
/ a  h% H: H) r) @}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
/ [8 h2 [( y  r3 Gunname(prob[vec])
}

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:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
4 D0 f$ @  Q% w" l0 v% }for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
vec <- -vec
( O- q2 l0 X8 ]" E4 ~% V2 ]}
3 h3 t) q3 C2 k: t; ^0 z}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
9 l5 M1 _0 p; j) q1 `/ E1 j2 U% cnegs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
}

未向量化的程序:
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
向量化的程序:
+ `( I/ H  n- m* S2 U# B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.
1 R/ I) J& B9 i* v' D/ p在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

* i) P1 c% C1 ^  K
+ W7 R7 G6 ^- G
+ ~# C- g$ W; H