《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.
% G( U1 e  ]0 i: D% d& D' j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 q5 G" y) [# L' X% m% }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.
  

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"){
: f; e4 U7 E; a9 ~vec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
; H" D8 S6 D8 B}else if(vec == "7"){
9 @, G1 L3 E6 P' q  zvec <- "king"
}else if(vec == "B"){
  P/ d1 ^. z; h2 O, X; d" _5 G$ A. n: V( yvec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
' i5 h( i% o' Y# M8 F7 n2 p9 C  t$ }}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
}else{
' o0 C4 ]6 z1 b  Dvec <- "nine"
$ m  v5 v# D. Y+ f2 `: ~, v}
  M! L9 Y6 {3 t- u}
vec
( h! I+ X& C' q1 E: R}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
: c/ n9 @3 k6 R( w2 ~unname(prob[vec])
' ?& K) q# }+ G2 t% D}

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
1 V) P2 ^" M& l4 S7 v案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
- L! _: h5 Q3 v  r9 L/ Z: r% Zvec <- -vec
}
}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
* Y  U5 ]( |! T4 {negs <- vec < 0
2 O: j1 M* _+ Y6 pvec[negs] <- vec[negs] * -1
  i: W# \& J" K6 L+ u7 Hvec
7 N8 r# _- ]& s" [2 }}

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
3 P3 y$ S( V$ V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
  " ?* J6 E/ E8 s$ O

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.

" ]& M1 B' k, T' k+ t
, y# Z3 ^. `2 B. ]6 Y7 h