《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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& A9 x# [# O3 W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)
; _! K$ n1 K2 _4 P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))
$ I6 |- `" W# e. \. `+ a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){
) g: P$ U9 b4 D) u7 N( ?$ a- Xfor(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
vec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
' R* @4 i5 h) S7 J}else if(vec == "7"){
6 S( Y2 ^2 Y2 Cvec <- "king"
; D; P0 F- `0 k4 b/ J2 {; K}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
. C0 S! i# k; X# Y6 m7 {! P}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
: u9 I3 a! C3 ^. S: [vec <- "ten"
0 z/ E1 h; A/ i  @$ s}else{
" ?+ x& V% Z* X! m! Wvec <- "nine"
}
& F6 G0 A- a, X: T3 X: o}
( X$ ?( `. T& C& R. [  [# jvec
% s; M0 j' S5 D}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
+ f! ?1 d4 h( }6 a, @prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(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:
" G7 ?, z+ I3 t. i) s# }7 }0 x% g5 \程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
1 b* ]* h) r5 L/ x6 T8 Lif(vec < 0){
- p9 J: S% {% ]2 s; jvec <- -vec
}
}
vec
  s! c$ u) D. R+ a* M; D6 L}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
; I6 K: n% Z3 t1 T  x* e& x3 ?/ Hnegs <- vec < 0
8 m2 f: @+ Z, x/ Bvec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
. q: y, ?/ S4 p# P9 D}

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:
+ T' w  E; n. o3 A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.
, K3 @6 W2 k1 G% {$ L& \- }在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

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