《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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         《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
0 B  h7 g, L' t9 f& \% ^% K3 G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.
* Z2 O+ N9 ~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.
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))
, f* }4 p. V4 ^7 P; P% s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.
  4 Y5 L) p( j) z" f) [4 j" a

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){
& Z  G( F" n. D: w% nfor(i in 1:length(vec)){
5 @6 `! q; g4 a- }& I% oif(vec == "DD"){
vec <- "joker"
}else if(vec == "C"){
vec <- "ace"
9 s7 U6 G% ?, m1 P" K4 v* v}else if(vec == "7"){
, _: L; r0 h4 O, ?& yvec <- "king"
}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
  i$ R' a7 j1 p5 ^}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
) |/ O8 n$ H7 O, }3 Z3 h}else if(vec == "BBB"){
  g; z' w. ^( T1 Fvec <- "ten"
}else{
vec <- "nine"
6 E5 I6 }4 E/ W}
; m  Z+ F  G; n( M1 _+ ~- w0 Z}
vec
9 {0 N. p) z' w+ Y+ L}

程序②——向量化

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

7 p' s! u' G' w* {; \$ C3 {% x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
! F* M- ~: q6 K; |案例:
程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
if(vec < 0){
vec <- -vec
}
}
7 }; S/ c8 s  }, M1 h" ?vec
( m, n  ?8 w8 Y0 b}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
( ^( M2 j, F/ d  Q0 _% Q, ]. wvec
}

未向量化的程序:
8 T( P2 l/ k, n; V' _1 Iif 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
% [- w# V1 p. v4 [5 `) b& e. Y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
  9 f" v4 ?/ d" r& I

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.

" I$ O2 @! w3 M& d1 c* q) `  L
5 R0 K/ |! b4 j+ k4 a* [
  _9 L* z7 U: O& j0 @8 f