《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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         《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
% v# O  }+ }# q3 g3 c1 V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)
0 H- v7 V: z2 A# @; X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))
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.
  ( K4 O( L8 E' M( h- J

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){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
; U. |: l5 o9 b9 M9 Kvec <- "joker"
8 k& q' N5 x; q  f0 \0 d}else if(vec == "C"){
. k: K! Z6 `$ f; F6 b- Svec <- "ace"
9 c+ Z' d$ B0 I}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
9 G, @9 C# s7 \' n' E" m: C' J( x}else if(vec == "B"){
% Q4 `' M, n, l' zvec <- "queen"
8 b4 Q! f& X; c8 U, b! w& |}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
vec <- "nine"
}
; g9 Q5 w3 D  @: k. p' O/ l& e9 y}
' Q6 R; ^, T8 Q" S; g/ kvec
8 ?' t3 V' n; f2 _}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
+ a. o  N  d1 a( t" {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
4 `- D4 a, _5 P7 r; f) @案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
( y! [( S5 D. _* Y! ?& tfor(i in 1:length(vec)){
" [6 g4 ?% u3 G* X1 ]. cif(vec < 0){
* k; h) ^8 [$ K3 S  hvec <- -vec
1 U4 a6 e$ A4 o! ?# Z9 b4 c}
% o3 c" c2 Z) U; d}
vec
- p, H2 q$ U! @, s- I, g6 W# L5 j- u}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
! v5 L  w: C1 A( {% Y5 avec
}

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:
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.
在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

* p  \, L: @( b7 A
4 K; ~5 ~0 J+ v
0 @  n( x/ c1 ?/ U& o/ y