《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.
" }  }. 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.
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)
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.
  * 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"
}else if(vec == "C"){
2 ?3 P8 O. l/ G$ V# K+ |vec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
}else if(vec == "B"){
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"){
vec <- "ten"
4 {* Y! b( M  d}else{
vec <- "nine"
7 J9 M( L# I% P- S3 B- ?& {. E! \}
0 S% t4 l6 p- e: i8 K1 S}
vec
* T* P: L/ ]& S, ]( G3 a8 R2 A}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
, O9 r$ y) N5 }2 r& Nunname(prob[vec])
}

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
案例:
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){
vec <- -vec
9 F+ Z& K" [! `. ~}
8 @  i' w; C0 Q. V7 Y}
! D/ J9 J) l1 @" C6 R- K1 M* yvec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
# c7 E4 H  H: b" l7 b" ^}

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:
. [  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
  

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.

+ W) J; J9 d1 q/ I

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