《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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+ n5 n; [9 y1 c/ {前言

利用 R 的三大法宝:

• 逻辑判断
• 取子集
• 按元素方式执行
  . |0 W& |- y5 r2 s  @7 @4 a

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.
* T: x8 s! c  g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))
; d: @2 q% y& T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){
7 F- j( Y2 S- H7 |3 `) ~for(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
vec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
* B/ s* ?, {* }  nvec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
% w7 S' d7 K: ^, J$ p, z}else if(vec == "BB"){
6 j  _+ @2 s  Ivec <- "jack"
: ^2 l  {' o% _/ w}else if(vec == "BBB"){
' Y; D8 y0 J4 S* `7 Svec <- "ten"
  u4 U0 Q* m( r  t$ Z}else{
vec <- "nine"
}
) N, }" u7 n* M/ U}
2 t6 g* A7 e0 m: `vec
0 X, l: P7 e! p0 O% ^# A}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
% [' X0 Q4 S6 `' L9 sunname(prob[vec])
1 _  S/ t/ r* Y0 j2 K}

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:
% @6 `* v6 W+ E" j- k7 O程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
' L" {7 q* f$ x3 G3 dif(vec < 0){
vec <- -vec
}
' b2 f1 A" R" F9 d8 ^# a}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
/ {, t5 g) R4 ~+ z5 I3 pvec[negs] <- vec[negs] * -1
0 }* u8 @; j9 uvec
2 U4 E* e( ~0 p6 H* E3 S}

未向量化的程序:
2 @; q) z( F' v% R+ R1 c; |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
5 \9 v$ S. e  w; Q0 _向量化的程序:
0 `5 s: {4 S) X, X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.

& x) i" a" z) w