3.8. Векторизованные вычисления

Несмотря на то, что R похож на многие современные скриптовые языки программирования, например, такие, как Perl и Python, в нём есть много своеобразного. Одна из интересных и очень полезных особенностей R — это, так называемые, векторизованные вычисления. Использовать их очень просто. Допустим, мы хотим перевести вес из килограммов в граммы:

> w*1000

Коля Женя Петя Саша Катя Вася Жора

69000 68000 93000 87000 59000 82000 72000

Для такой операции часто требуется использовать циклические конструкции (loops), а здесь всё получается в одно действие. Конечно, в R циклы тоже будут работать:

> for (i in seq_along(w)) {

+ w[i] <- w[i] * 1000

+ }

> w

Коля Женя Петя Саша Катя Вася Жора

69000 68000 93000 87000 59000 82000 72000

Но это уж слишком громоздко. Векторизованы и операции между векторами и матрицам

> ma + mb

b1 b2

a1 2 5

a2 5 8

> 1:8 + 1:2

[1] 2 4 4 6 6 8 8 10

В последнем примере второй вектор гораздо короче первого, поэтому при вычислении результата он был несколько раз повторен. Так будет и в том случае, если длина меньшего вектора (матрицы) не кратна длине большего, но тогда R выдаст предупреждение. Помимо простых арифметических операций, векторизованы и более сложные преобразования. Есть целое семейство функций, которые специализируются на векторизованных вычислениях: apply(), by(), lapply(), sapply(), tapply() и другие. Вот как работает, например, функция apply():

> apply(trees, 2, mean)

Girth Height Volume

13.24839 76.00000 30.17097

Двойка во втором аргументе означает, что среднее (mean()) вычисляется для каждой колонки данных. Для строк надо поставить единицу, но в данном случае это лишено смысла, потому что разные колонки относятся к измерениям разной природы. А вот так при помощи sapply() можно преобразовать наши данные в «кодированный», цифровой вид:

> sapply(d, as.numeric)

Weight height size sex

[1,] 69 174 3 2

[2,] 68 162 1 1

[3,] 93 188 4 2

[4,] 87 192 5 2

[5,] 59 165 1 1

[6,] 82 168 2 2

[7,] 72 172 3 2

tapply() и by() позволяют сделать ещё хитрее:

> by(d[,1:2], d$sex, mean)

d$sex: female

weight height

63.5 163.5

------------------------------------------------------------

d$sex: male

weight height

80.6 178.8

Мы вычислили средний рост и вес для мужчин и женщин за одно действие! Наконец, lapply() позволяет применить некую команду к каждому элементу списка:

> lapply(d, is.factor)

$weight

[1] FALSE

$height

[1] FALSE

$size

[1] TRUE

$sex

[1] TRUE