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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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    数学中国浅夏
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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! M% G! Y& r* \! l6 n" E前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行+ n- ]  X+ q. e8 |

    来达到编写高效的代码的目的.# c* \7 E* R7 f3 x, @9 W
    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 U3 g3 l0 z% j& U/ E, v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)# m0 R+ ^' G  y  i
    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))2 x6 q- {7 Y* O+ ^1 T4 a9 }* g; V
    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.+ ]  F! C) u$ l7 b
    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){* k4 x5 M5 m; e8 M9 I
    for(i in 1:length(vec)){4 C  J2 l2 J7 ]0 z- g
    if(vec == "DD"){
    . f! F4 n1 g. z4 J) k) qvec <- "joker"
    1 U, Q" ^% a* e/ w: [}else if(vec == "C"){5 E8 K; Y; F. t6 E
    vec <- "ace"  W; x+ R( d# G9 Q
    }else if(vec == "7"){
    0 l& h/ m3 X/ S, N, @0 [( tvec <- "king"
    : H/ r: f% I5 k0 @; }}else if(vec == "B"){
    $ G. q3 z3 W* T" D; \vec <- "queen"! |& g) i2 a( y; A
    }else if(vec == "BB"){
    & v" L1 q% D% dvec <- "jack"
      Z' O' Z1 r3 ?' Z. i9 O6 c: U6 s}else if(vec == "BBB"){
    & l# p; i9 z$ y4 ]% U9 u$ Rvec <- "ten"
    7 b) l. w5 S8 q4 i; E7 ~. a% [}else{8 F' G) k( R5 m4 v
    vec <- "nine"
    / w3 a0 f" W+ [+ L3 @( P' C  ~}8 U! x  M6 `. e! a9 e& c' x
    }
    + s9 G+ C  D9 Kvec+ }  m$ I! N; D% }1 |, \% p
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    2 |, W4 _7 L3 S9 U7 u8 Hprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    " k, h) {$ J5 dunname(prob[vec])
    3 i# v2 a9 |: @) g+ |* ]}


    8 ]3 B* T, F# S3 y2 ~! {4 D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
    6 ~4 _$ P, W4 H8 m3 ^2 r7 @案例:
    ! Q8 u9 W0 y# V8 G. Q程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){& Y' z. h/ J3 g& b2 ?
    for(i in 1:length(vec)){4 L0 H5 ~% c' l" ~/ R
    if(vec < 0){1 ?' Q3 N5 T  _; o' H
    vec <- -vec
    / g4 g3 _! U. w' J' P# b}4 X* U* p! e* a8 a
    }
    9 ?: T- G' ?; M; N8 Uvec+ X2 Y* s% B( K9 r' o
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    7 A/ t& Q, Z9 i& dnegs <- vec < 0# p) o1 J& Y$ b! g
    vec[negs] <- vec[negs] * -1/ Z$ j5 T% }6 e' U3 g+ e6 I
    vec
    . d& m, b& l8 u* ?}

    未向量化的程序:6 c( }' _7 R* f) Y/ w' @% [
    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" I' A; S' G5 c6 }/ f
    向量化的程序:
    7 n$ h- Y6 C& p! N1 x4 L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& E6 O$ C! k: Y( i% J- ]' z- H
    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.! u& a* M$ S* }. c# }
    在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

    ' d4 _! K4 L( U+ |3 ^: W4 v

    / X3 D1 B1 m8 }+ l8 K
    1 I; f/ ^% K4 [. V4 f
    zan
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