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《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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    [LV.7]常住居民III

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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- _4 w6 C. @* t- U
    前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      - e3 ^" y/ _: G7 P: j( q0 B

    来达到编写高效的代码的目的.  ]& k6 a( R" g6 F
    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.
    : I8 v7 [4 ^0 C8 L1 h+ {; Z" {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  i0 ^3 `2 {: T" 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)): k6 r& I& P6 L9 q
    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.# q. _- v, Q5 \: {; a/ @! s
    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){
    - z7 D5 ~& j5 w1 cfor(i in 1:length(vec)){9 o1 \8 e/ M" U& n# k
    if(vec == "DD"){: [6 e9 N6 Z$ T8 @0 b. |8 k3 f
    vec <- "joker"; z8 ]1 g% j- F6 \7 B! ~6 f/ o
    }else if(vec == "C"){
    9 S9 \, T2 J, y2 A& `/ Xvec <- "ace"& U1 C1 K" H+ ?. D2 m6 s* ]* w( {! m
    }else if(vec == "7"){
      g9 @. ?/ _9 Tvec <- "king"+ F- [  n) s) Y% i
    }else if(vec == "B"){0 J7 L7 F4 Q: j5 M/ Y% R
    vec <- "queen". B8 Q3 N# [; e/ Q
    }else if(vec == "BB"){
    % Z& H- W7 H9 z- [vec <- "jack"
    9 i# P. R0 l% ]& c1 I}else if(vec == "BBB"){4 ]1 |, k* D) m, k
    vec <- "ten"6 K) d- o" q+ ?  \
    }else{
    ) Z+ |  B" E% V8 [1 U/ e# I3 [vec <- "nine"8 G! @2 C. E& i
    }, @5 M1 L, o( h* i: f
    }
    4 ^8 ?+ ?: S+ nvec, I" Z' |; l# |, l- o0 A' {0 y
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){% w7 @- L, Y( F
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...): k, v& d5 {( d
    unname(prob[vec])+ B6 x0 ~, n! Z  }. r8 p8 ~; o6 g( B
    }

    # W, u, I1 \& u/ D9 m
    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
    ; P2 X$ ?3 A4 T( i/ s$ b案例:
      O% r* Q' d* p1 y* s1 Q. i3 K程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    ! C9 G  f" l/ ~( A  B. j' zfor(i in 1:length(vec)){4 f, s% V3 Q/ {9 V2 {
    if(vec < 0){
    1 N/ @+ I$ ?6 j% M! G1 X( ]' T. L4 F% Bvec <- -vec
    ( ^  ~- r0 o4 P. N# W, m}( w+ \% ~- g7 U- W
    }( o- ~3 F$ D! t0 N5 w
    vec
    ) _3 ^+ {' p+ O6 T6 w6 F- }}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){5 ~. K6 v# R8 x% r
    negs <- vec < 0
    % z* c' L2 D- Jvec[negs] <- vec[negs] * -1
    # e& |0 X$ q. P: gvec% c4 j+ h4 Z8 l8 @2 P
    }

    未向量化的程序:
    ; b, v6 k  j4 q# d# K5 D6 x- Dif 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
    6 H/ i, p' F+ D% Z5 M9 @1 Q9 ]向量化的程序:7 ?8 l8 E# w0 ~' H8 B6 _* v! f; E
    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7 X9 z  G# g9 ?! f1 l% @5 V. y, z
    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.
    7 B/ \4 X* \7 {: a在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    ! ?1 Y% |" ^0 j3 M6 r
    5 O8 p, F. ]( [  w
    0 ?6 T7 j& v- l( s# U5 F( `3 ~
    zan
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