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      • R向量化操作|基础知识

      R向量化操作|基础知识

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2017年12月13日
      测试开头

      R向量化操作,实现并行高性能计算。

      R向量化操作,即输入向量化处理后输出向量化。

      1 向量化函数

      1 R内置向量化函数

      代码解读:

      1. vec1 <- 1:10

      2. sqrt(vec1)

      3. sin(vec1)

      结果如下:
      R向量化操作|基础知识

      2 R自定义向量化函数

      代码解读:

      1. func1 <- function(x, y) {

      2.  x + y

      3. }

      4. func1(1:4, 2:5)

      5. func1(1:4, 1:2)

      结果如下:
      R向量化操作|基础知识

      知识总结:
      向量化操作的时候存在“重循环”现象,简而言之,小向量通过循环机制达成与大向量匹配,然后进行相应操作。

      2 apply家族

      2.1 apply 函数

      代码解读:

      1. mat1 <- matrix(

      2.  data = 1:6,

      3.  nrow = 2,

      4.  byrow = TRUE

      5. )

      6. apply(mat1, 1, sum)

      7. apply(mat1, 2, function(x) paste0(x, collapse = ":"))

      结果如下:
      R向量化操作|基础知识

      知识总结:
      apply函数可以操作向量、矩阵、数组;
      apply函数操作矩阵或者数据框时,对各行进行函数操作,设置参数margin值为1;对各列进行函数操作,设置参数margin值为2。

      2.2 lapply函数

      代码解读:

      1. list1 <- list(1:2, 1:4, 10)

      2. print(list1)

      3. lapply(list1, function(x) x**2)

      结果如下:
      R向量化操作|基础知识
      知识总结:
      lapply函数对于输入列表的每个元素进行函数化处理,输出也是列表。

      2.3 sapply函数

      代码解读:

      1. list2 <- list(1, 2, 3)

      2. sapply(list2, function(x) x**2)

      3. lapply(list2, function(x) x**2)

      结果如下:
      R向量化操作|基础知识
      知识总结:
      sapply与lapply类似,简化了输出。

      您在阅读中,关于R向量化操作有什么见解,请评论。
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      测试结尾

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