《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.
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.
9 Z. l5 k+ K! ?1 N( k' e! p, J) O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))
) i/ g$ r0 s, S9 i% c( o/ C" Y0 _# d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){
* E+ @+ N$ o) ?* n  J" efor(i in 1:length(vec)){
if(vec == "DD"){
) }# t1 U7 }& o' L; X6 Bvec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
* U4 c  f$ k0 w. t! v7 I}else if(vec == "7"){
6 U' i8 b0 `8 {3 ^# mvec <- "king"
. I% G2 U" s' }% U}else if(vec == "B"){
( Q' J* X7 ]' xvec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
( Z& x$ S7 l5 s' Y5 Svec <- "jack"
( ?3 e& P) k1 v, W! T; A}else if(vec == "BBB"){
vec <- "ten"
9 w" m5 V) v; t3 r}else{
3 J0 W4 ?1 G0 @7 V, O- Wvec <- "nine"
}
}
" G! X5 c5 G* C! U# y- ]1 p* `) A* D% qvec
}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
) C9 B- S; N& ]7 I& munname(prob[vec])
9 P6 u; J& B& \1 o' S( @6 Y}

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:
9 w. l2 e2 P5 D9 ]) ]6 T  C程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
& c8 Y: j# K. z5 o2 zvec <- -vec
}
+ Z2 d  Y* Y$ I* a  R+ |; B  A5 p+ f}
; x. j  C( b: Q3 k; ~vec
0 D( M' F0 p! y) W, ~* }2 v}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
8 d; c+ `9 S% m2 Z7 K/ ?( c}

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
# z3 G4 Q, H$ o* ~向量化的程序:
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.

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