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《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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    发表于 2021-11-24 19:54 |只看该作者 |正序浏览
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             《R语言入门与实践》第十章:向量化编程5 o0 I9 T2 k. A: Q! E* S
    前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行# @- C) R' J0 h& d( @! d8 C

    来达到编写高效的代码的目的.
    " }  }. v/ K& P8 I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.0 a( r  q7 h" X2 P
    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)& C: h: l$ R, n, A
    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))3 P* r) K4 P; `; N* \" M* c6 C
    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.
      * g* p; C+ ^: J. ]- `4 R
    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){
    ; `0 q. {7 \1 J1 q7 M& |/ ]6 kfor(i in 1:length(vec)){
    0 c" r3 G" M0 s- O8 _! Sif(vec == "DD"){
    3 ?8 ^" N0 a9 dvec <- "joker"0 S5 i4 R5 U% R
    }else if(vec == "C"){
    2 ?3 P8 O. l/ G$ V# K+ |vec <- "ace"8 G' J( E: _% y5 v+ m
    }else if(vec == "7"){. Z0 {$ P6 P, q. z4 M& V) [4 ^
    vec <- "king"+ W* W2 g! Y, W9 \$ x& n
    }else if(vec == "B"){+ @2 k# h" X% G7 X5 p5 K% ~
    vec <- "queen"
    8 D6 R2 S1 a6 {" M# x) z' F}else if(vec == "BB"){
    - ?8 v8 c6 f1 U/ N! Qvec <- "jack"
    " b* i! O& s# F( K! s$ i, k}else if(vec == "BBB"){% u& y- Y7 I3 z: n: I$ F3 q1 M
    vec <- "ten"
    4 {* Y! b( M  d}else{8 v' ]7 V$ L" X( z' W
    vec <- "nine"
    7 J9 M( L# I% P- S3 B- ?& {. E! \}
    0 S% t4 l6 p- e: i8 K1 S}& ^* J, C, H" P% m
    vec
    * T* P: L/ ]& S, ]( G3 a8 R2 A}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){% h+ j2 a  }& N
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    , O9 r$ y) N5 }2 r& Nunname(prob[vec])0 P4 j3 o: ]- U: o/ h. W
    }


    8 J5 k( x; G3 e' g2 p6 B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' d. X- t" c: I: h, H7 P
    案例:  |* e# U" P! q- o
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    / n# ?% @$ J( u! o: Q, W0 }$ Dfor(i in 1:length(vec)){
    % j1 I7 l: b( n# Rif(vec < 0){% I2 M2 a8 M# b" G( d
    vec <- -vec
    9 F+ Z& K" [! `. ~}
    8 @  i' w; C0 Q. V7 Y}
    ! D/ J9 J) l1 @" C6 R- K1 M* yvec$ r4 p) y8 k( c) b7 R( s+ h' J" ]
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){% R; f3 q0 ]. t& ?8 |" Z+ W3 E  ~
    negs <- vec < 08 U3 {) |/ p- g5 R1 `- A, a
    vec[negs] <- vec[negs] * -17 X6 E$ @% _  ~
    vec
    # c7 E4 H  H: b" l7 b" ^}

    未向量化的程序:; r, i' \3 q0 G
    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8 B/ o: X7 |  S4 L+ {
    向量化的程序:
    . [  G+ a8 r8 e% Q5 g6 e4 j9 x* P  f/ ~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" q+ W3 S! o+ U. D
    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.' l9 ~) U# T7 \( r7 z2 @
    在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    + W) J; J9 d1 q/ I  B# A8 Z3 u0 T/ A

    ! A* ]! d- C/ Q5 t- K, S
    zan
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