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《R语言入门与实践》第十章:向量化编程

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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, p9 k; d( L8 {/ a& ~5 |
    前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行
      ' M8 o$ p8 l7 n9 F4 W6 K8 Z

    来达到编写高效的代码的目的.  {$ ^' r, o/ `7 K$ O" X8 d2 T/ \/ h
    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.
    . c7 G1 D/ @% ~" o$ |, t8 R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)
    2 |( B/ U1 f7 I4 |3 m4 a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))
    3 K; M0 i1 O9 {& W- v. q: g* e# Y8 m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.& `* L9 r1 e' Z
    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){1 T. t! ]' S. I: `% z* |; |3 `/ r# u; h
    for(i in 1:length(vec)){
    4 Q/ a: t5 c8 |. n9 iif(vec == "DD"){; L. |3 [/ j8 i" M$ S2 P% h, N
    vec <- "joker"
    3 C  D6 i- q: f" r. g! p8 m}else if(vec == "C"){4 ^0 B( D( ~2 T2 ~- O
    vec <- "ace", G% O& i$ U5 W' {
    }else if(vec == "7"){* V3 U* ]3 c. r
    vec <- "king"
    % c6 J2 ?+ o. w+ k}else if(vec == "B"){, Z0 i9 A/ i* y& x7 V
    vec <- "queen"
    : \" Y5 W! m$ w- t}else if(vec == "BB"){0 _3 O& B3 r. ?4 O5 q
    vec <- "jack"' v- n5 @8 Y8 _1 Y5 b/ F
    }else if(vec == "BBB"){
    3 w# x& s/ z1 c4 l6 U/ e8 _vec <- "ten"
    8 t  M! R$ {% w- d# x' z}else{
    ) W' D( z. T/ G- Fvec <- "nine"' `0 l5 E2 T; s! l# A5 h. ~
    }
    , b& U; o9 H& N, D3 Z}" }) I0 C" q% L- t
    vec4 {2 }" a; l( g& T7 ~9 ~
    }

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    7 T4 k1 B3 K& ~" Z6 y$ E. }# _prob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    3 a- ^2 V0 q& ?3 W" R. d9 Runname(prob[vec])3 t2 A( n: c) Q; ]
    }


    ) V: G; P3 W) ]7 T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. [7 u) y0 u( Y3 l2 q7 `
    案例:( B" k' }8 D) p
    程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){, h2 b/ R7 |. p; H4 V
    for(i in 1:length(vec)){
    / T+ C& X3 g, ~/ S5 {$ Pif(vec < 0){) S7 q, ~: l9 C2 `; Y. f
    vec <- -vec
    $ R' `: b& J: |; q9 ?}
    8 j  V  G! n- W+ g7 }: [/ m% R}
    9 @7 d, c5 o9 n+ L, f! y* ?2 S3 yvec
    ( N9 _0 I! ], P3 L0 i: s% T}

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    6 a* A* f  e, l$ h5 ?negs <- vec < 04 }+ r  u. q: \
    vec[negs] <- vec[negs] * -1: M5 G; u0 K2 c0 d0 q" l! Z
    vec
    . F! u- t: X  U' k( A$ u}

    未向量化的程序:8 u9 y, f. ?3 ^. ^
    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
    7 g8 g" I7 I2 B向量化的程序:
    & G% s' U* j5 [6 _7 c" P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
      0 s! x0 ^1 m8 x
    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.% u, H8 b' q' j  u0 R! ^, m
    在 for 循环之中, 对于对一个向量中的元素进行相应的操作.


    & P- y0 O; g+ P, A
    6 |! k9 U6 S& A  _( x$ e! |/ u" c, |* }4 }
    zan
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