《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

1047521767

         《R语言入门与实践》第十章:向量化编程
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# v6 J6 D3 }. K, \* P9 H: o4 ~

来达到编写高效的代码的目的.
  U' V. F/ l% J& l( k! H( i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.
, \! H" V9 y6 B6 M. |( m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)
& V: k* a6 [  S. l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)){
7 F* e. H! B9 D& O, c- c7 r) ~if(vec == "DD"){
. ?9 j2 B7 r8 h# c# O- mvec <- "joker"
+ e* N: ~" R+ y" `4 F! k}else if(vec == "C"){
; r3 B" |; A# s: J+ Rvec <- "ace"
}else if(vec == "7"){
vec <- "king"
6 I/ e% e4 u' t3 C}else if(vec == "B"){
vec <- "queen"
}else if(vec == "BB"){
vec <- "jack"
}else if(vec == "BBB"){
4 q& v& L1 {2 p* b& H6 jvec <- "ten"
}else{
3 _6 M& o, p! T7 `vec <- "nine"
}
}
. J* a# D' e0 L. H( nvec
3 i' ^# G+ [. i) N! Y& j/ k: ]2 ^4 S}

程序②——向量化

change_vec <- function(vec){
5 v7 W* k8 f& nprob <- 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
8 |9 s; R) \2 M) ]5 H6 K案例:
* s5 F' Q1 Y' `5 j3 Z程序①——未经向量化

abs_loop <- function(vec){
for(i in 1:length(vec)){
( e2 s5 Y- k- }% hif(vec < 0){
vec <- -vec
}
1 Q' b/ i( \6 V% L}
vec
}

程序②——向量化

abs_set <- function(vec){
) @+ [6 Z6 v; G6 f' L7 [negs <- vec < 0
vec[negs] <- vec[negs] * -1
4 \( Z+ X2 C7 jvec
2 z1 a2 n) \% Q" z- y: F/ ?}

未向量化的程序:
$ [% c, a* [+ s5 Eif 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
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.
8 T7 @9 d9 G& Q- {* b3 {' p3 z在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.

4 y; V1 H2 Y1 O4 D
" v4 ~* n0 y" x8 i3 D