《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
  4 w+ ?- x! ^2 {3 D

来达到编写高效的代码的目的.
5 }" y2 d6 d% X* ~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.
) t% Z" q+ `4 A/ C% s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)
2 u$ g4 c9 y9 T) Y5 c# ?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))
2 _" m8 C' D2 L' z# 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.
  

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"){
vec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
# q2 G0 G, g' m+ J}else if(vec == "7"){
+ ^: g& C6 R4 F# H, [vec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
- Z3 h- V3 y; U/ F; \}else if(vec == "BB"){
0 I& c4 @  T' ~; S4 ovec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
+ l3 a* B4 f6 |vec <- "ten"
}else{
2 i7 _, l. e- ]) F0 {6 O( Z' u' `0 {vec <- "nine"
}
}
, j/ Q; h) R- ^# N+ ]vec
}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
8 d# i+ }! x( U  B$ D% Aprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
' ?$ H2 z  u7 K& [* p3 }unname(prob[vec])
% J8 }1 }5 W* \}

7 S" V/ y) T) V7 J5 U# Y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){
5 ^; t; K- V( s( d- |for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
vec <- -vec
}
}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
' [# O; G$ \7 i, ovec
% D' ]$ U$ u7 I}

未向量化的程序:
! d* @5 u: t  W7 eif 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
  - P2 E. b1 N7 X; r; P

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.

% g9 Q! \6 H& G" y* P