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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
    / v. I8 e/ |5 O. T2 z# V1 N2 v前言

    利用 R 的三大法宝:

    • 逻辑判断
    • 取子集
    • 按元素方式执行9 O* D/ m6 y$ h

    来达到编写高效的代码的目的.
    ' B* q1 U/ s( f1 n4 @/ N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.
    6 u5 f/ p9 ?( F+ c4 b  T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)
    ; p. E# K* V9 D/ b% C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))
    " @  t, L. r9 D6 y2 m8 B/ A- p4 J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.
      + Z& T$ T4 L. i$ O1 {
    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){* u; z; B& q& q4 t& l
    for(i in 1:length(vec)){- i# Q+ v1 ]: ^5 e; `
    if(vec == "DD"){
    0 W- E2 K5 X2 M; M$ Yvec <- "joker"
    * V+ R' b: e! j0 Q5 B}else if(vec == "C"){
    4 e6 L/ d5 o' I2 |/ Svec <- "ace"  Z1 G% a8 z: Q  c" y  X$ o1 |
    }else if(vec == "7"){8 E0 v' @% P% o. o/ F% L
    vec <- "king"% v- ]0 ?& ~6 p% u: ~
    }else if(vec == "B"){7 C& f& b0 T6 L5 Y0 i
    vec <- "queen"
    : x7 k# X6 W# j1 I5 R}else if(vec == "BB"){
    , O5 L3 p7 W) wvec <- "jack"( Z5 H6 R( w! r
    }else if(vec == "BBB"){
    2 |) q3 G; {: T3 fvec <- "ten"/ d+ A# g$ c# y6 @; j  r
    }else{2 f- X" |) U- N" n
    vec <- "nine", [* A/ o8 m7 c1 g# o% J5 p& |
    }& Q6 f1 Y" k: d6 g0 B0 B
    }
    " g# ]+ ^! P9 g/ o, V9 cvec
    % E! D6 |+ E" F9 }/ V+ T}

    程序②——向量化

    change_vec <- function(vec){
    . L8 ^/ `: \/ {- nprob <- c("DD" = "joker", "C" = "ace"...)
    * x2 h6 I# D7 Z( |5 wunname(prob[vec]): I9 t( N, W, D  o/ S0 p
    }


    * w3 q( e! A% t5 `5 c: S! x0 ~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
    ( p. s% V; Y6 r  `案例:
    0 b' A" p2 b9 M% I( _# ]程序①——未经向量化

    abs_loop <- function(vec){
    4 J4 `* ^5 s' G! Q( `6 kfor(i in 1:length(vec)){
    ! j7 P2 l+ T" L3 o4 c) s$ xif(vec < 0){
    3 m+ `' C" n5 Y2 }& Z0 cvec <- -vec* d* W. @! D; D  g, @; g
    }* K/ o* Q: p/ l' p2 A
    }
    " p. i* _! S8 U2 mvec1 y6 m4 O* K0 B8 R8 \
    }

    程序②——向量化

    abs_set <- function(vec){
    * @6 H( X* E' \4 o3 }negs <- vec < 0( H. W( m2 O8 y
    vec[negs] <- vec[negs] * -1: Y1 e! J0 o3 Q  I3 t0 `' Q* q
    vec
    , K; F" D7 x7 q& P}

    未向量化的程序:8 h0 N% X+ r$ N8 c2 `
    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% N$ v6 C$ g6 P$ Q- a( h& w- s
    向量化的程序:) q8 n- e/ f5 m
    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
      & D+ q( R, s2 F; u7 \
    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.
    ' u4 P1 S6 ~: k4 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.

    ' L. _" k" C+ h+ }6 A- T( y" t
    / T4 i) S5 U$ d3 }
    7 i, A* b# i# [" w
    zan
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