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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
    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% Z" z  R8 m8 e' L3 j  i

    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.* x+ _# [7 c) E; ^8 n$ p  j
    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)' F- Z, l, p1 _# k2 o  T
    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"){0 m: y4 v" X) O; u$ c% ?
    vec <- "joker"( n+ r/ G7 y, s, o3 ~7 w
    }else if(vec == "C"){/ |  j9 r" R) S& d4 v
    vec <- "ace"
    9 s7 U6 G% ?, m1 P" K4 v* v}else if(vec == "7"){
    , _: L; r0 h4 O, ?& yvec <- "king"/ c7 ]8 z% l; s9 _
    }else if(vec == "B"){. {* B; n3 k3 q) ?$ s1 R5 I
    vec <- "queen"
      i$ R' a7 j1 p5 ^}else if(vec == "BB"){+ k1 a# k& |. p& v7 C, W0 D
    vec <- "jack"
    ) |/ O8 n$ H7 O, }3 Z3 h}else if(vec == "BBB"){
      g; z' w. ^( T1 Fvec <- "ten". R1 v; |# Z/ p# z+ {, F
    }else{+ l8 V5 V3 `: |0 T$ j/ \
    vec <- "nine"
    6 E5 I6 }4 E/ W}
    ; m  Z+ F  G; n( M1 _+ ~- w0 Z}: o4 g* C. D! S- B  ~/ ?! t
    vec
    9 {0 N. p) z' w+ Y+ L}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){" v5 x, r" g* T3 E8 @( o$ O
    prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...): ~# i! Y; S( `
    unname(prob[vec])" j9 c5 y4 `5 \- u5 l' ]
    }


    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:  f) e0 O# D' ]# ^3 f
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){( g: x( t. Q! y- ?. H" C, ]8 h" d
    for(i in 1:length(vec)){0 a4 l9 `9 Z8 D3 B7 v: }/ A1 ?* w/ Y
    if(vec < 0){! e) k  M1 _0 v' h* ^* x1 f
    vec <- -vec0 w( d  D4 }) q- `
    }3 B; Y2 b/ o. e5 |
    }
    7 }; S/ c8 s  }, M1 h" ?vec
    ( m, n  ?8 w8 Y0 b}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){: l; k( r* i+ X+ T) L
    negs <- vec < 0) |% @* P- q+ P9 A" U
    vec[negs] <- vec[negs] * -1
    ( ^( M2 j, F/ d  Q0 _% Q, ]. wvec; L+ k& H' y* s2 [6 W# D
    }

    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:6 u  }! J  |# Y8 D% u' F) a
    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.6 o* o) `- r; l) D- p
    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
    zan
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