《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.
2 q! a0 x1 c; w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))
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){
for(i in 1:length(vec)){
) `+ E3 Q6 k- M- u' F, Zif(vec == "DD"){
/ Q( q  r, I! B( H: Dvec <- "joker"
" H* I' o. Z+ X# w}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
2 C- e# Q7 g0 S2 S) c3 ^vec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
' i8 X; e# h$ f" r}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
0 `1 h+ o6 Z3 U+ u8 Y" }}else if(vec == "BBB"){
6 x9 I( l, I: F, I  yvec <- "ten"
}else{
: n) y- {1 u( O1 Zvec <- "nine"
}
}
vec
' B; T- p0 x) P, _, n: {, b5 G. f}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
unname(prob[vec])
}

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:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
# J! a! w; Q+ u4 m6 b3 pvec <- -vec
}
1 o4 V/ r& d* t8 K  A}
" N* k5 B4 x$ R, N( t% j4 kvec
% _4 E: ^0 z7 f( S/ |# G}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
9 }! M% S  j) \! r" qnegs <- vec < 0
9 r+ e& G7 F9 i" ]vec[negs] <- vec[negs] * -1
vec
}

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
. |6 r1 Z+ B# o; S7 G0 n向量化的程序:
- n* M, d: t1 \8 [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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