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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 |倒序浏览
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             《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
    * v+ g1 m$ f$ w: d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 k: J1 ~& S& k" j1 ?" g; N4 _

    来达到编写高效的代码的目的.
    8 S. `* D# a- T! F. t0 O; A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.
    ( l% ?* |* Z8 n5 W* ^4 e5 i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)9 T: b, y- ~& o" ~3 s- L3 [, p, 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))
    / ~% U. ]2 H; x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.) r, R, V( W" r1 A& b' f
    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){
    5 ]. I1 r3 {% f( ~' U! W* h  [3 hfor(i in 1:length(vec)){/ g, G6 S( l' S* K
    if(vec == "DD"){
    6 l& b. b- v; z' jvec <- "joker"  A2 r+ {; c6 Q" E
    }else if(vec == "C"){* w& o, f# B: e8 a7 u  E
    vec <- "ace"
    ' _2 X8 D  A, r}else if(vec == "7"){
    9 ^. T. }, l3 ^. M5 ]vec <- "king"9 T# I! b" y: `2 }
    }else if(vec == "B"){
    " F- a0 ^5 Q" `& m2 q% b+ l! jvec <- "queen"* {& c, `" p; l/ U/ c& H' J
    }else if(vec == "BB"){
    8 D7 e/ V- T% C' `* Lvec <- "jack"
    / ]" v9 D7 `" F. Q$ P}else if(vec == "BBB"){$ H" R6 B' O5 {. ~
    vec <- "ten"# F8 j/ X& Q& R9 U/ D6 [2 D
    }else{. f( @1 d8 j& B  Y( }
    vec <- "nine"
    7 z" Q$ U: \; a# m+ E}
    / |# k7 Y) T9 l1 [1 c1 j; f}, _& |- a- q# e7 B% G
    vec
    3 e' R/ k7 Q& U% O& J3 {}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){! L6 q: w7 s' J) A6 i( I- D
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)1 y, ~- A& d% O' r4 F3 h
    unname(prob[vec])8 o) v0 u7 s7 u
    }

    6 Z0 i- g7 b  E6 }, e  E2 r
    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
    1 F  X7 X4 S% J$ O$ d案例:2 K% j7 h, c+ E) P' T
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){4 G8 |2 v! A+ o" H6 x+ g& p
    for(i in 1:length(vec)){5 B$ \* F4 V+ k- y4 T4 H) q& c
    if(vec < 0){
    ) y- c. g$ j( E" w+ C1 ivec <- -vec6 m5 W+ h' q5 T
    }
    ) \* ]5 ?# y* @  @& z* H7 c}
    / s: @% r- b- }" l7 k5 j& z! _1 lvec
    7 _0 ~' N% d  o}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    5 y# x* P# z& u0 rnegs <- vec < 04 B) N! e/ v  T3 \
    vec[negs] <- vec[negs] * -1
    . _% c3 ]* d1 u8 i0 Xvec
    ; |. B0 j& u% \}

    未向量化的程序:
    / v2 e9 D. V/ I1 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 d/ X* N& Q$ ~) N+ E# U: J8 R
    向量化的程序:
    . P+ D0 ]; _0 a2 A1 D: R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- b$ k, b# z& g
    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.
    , y: v; \+ N# [; Q在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

    : ^3 E+ f4 c) u

    2 ]' k! i, V4 g* A% u
    : Y  ?) {* t0 z" K( p
    zan
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