R語言入門十三章十四章課件

1、第十三章調(diào)試第1頁，共21頁。案例：尋找連續(xù)為1的游程 findruns1-function(x,k)n-length(x) runs-vector(length=n) count-0 for(i in 1:(n-k+1) if(all(xi:i+k-1=1) count-count+1 runscount0) runs-runs1:count else runs-NULL return(runs) findruns1(c(1,0,0,1,1,0,0,1,1,1),2)1 3 4 7 8 9顯然，出錯了第2頁，共21頁。調(diào)試方法一：手動，在程序中添加多個print()，把程序的內(nèi)部細(xì)節(jié)輸出來查

2、看是哪里出的問題。function(x,k)print(x) #輸出xprint(k) #輸出kn-length(x)print(n) #輸出n runs-vector(length=n) count-0 for(i in 1:(n-k+1) if(all(xi:i+k-1=1) count-count+1 runscount0) runs-runs1:countprint(runs) #輸出結(jié)果 else runs x 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1Browse2 debug at findruns1.R#2: n debug at findruns1.R#3: runs pri

3、nt(n)1 10Browse2 debug at findruns1.R#4: count debug at findruns1.R#5: for (i in 1:(n - k + 1) if (all(xi:i + k - 1 = 1) count - count + 1 runscount debug at findruns1.R#5: iBrowse2 debug at findruns1.R#6: if (all(xi:i + k - 1 = 1) count - count + 1 runscount xi:i+k-1 #出錯1 0Browse2 i:i+k-11 2Browse2

4、 i1 1Browse2 k1 2Browse2 Q #退出調(diào)試思考后可以發(fā)現(xiàn)，少加了括號。第7頁，共21頁。 source(findruns.R) findruns(c(1,0,0,1,1,0,0,1,1,1),2)1 4 8 9正確。下面這個案例是用遞歸算法排序qs-function(x)if(length(x)=1)return(x)pivot-x1therest-x-1sv1-theresttherestpivotsv2=pivotsv1-qs(sv1)sv2-qs(sv2)return(c(sv1,pivot,sv2)a a qs(a)1 2 7 8 9 32 45結(jié)果是正確的，但運(yùn)

5、算過程是比較讓人費(fèi)解的。本人要說明的是，調(diào)試工具不僅可以找錯，也可以幫助理解程序的運(yùn)行過程。debugonce(qs) qs(a)debugging in: qs(a)debug at qs.R#1: if (length(x) = 1) return(x) pivot - x1 therest - x-1 sv1 - theresttherest pivot sv2 = pivot sv1 - qs(sv1) sv2 debug at qs.R#2: if (length(x) debug at qs.R#2: NULLBrowse2 x1 8 7 2 9 45 32Browse2 leng

6、th(x)1 6Browse2 debug at qs.R#3: pivot pivotError: object pivot not foundBrowse2 debug at qs.R#4: therest pivot1 8Browse2 debug at qs.R#5: sv1 - theresttherest therest1 7 2 9 45 32第10頁，共21頁。Browse2 debug at qs.R#6: sv2 = pivotBrowse2 sv11 7 2Browse2 debug at qs.R#7: sv1 sv21 9 45 32Browse2 debug at

7、qs.R#8: sv2 sv11 2 7Browse2 debug at qs.R#9: return(c(sv1, pivot, sv2)Browse2 sv21 9 32 45Browse2 1 2 7 8 9 32 45看到每一步的結(jié)果，對程序的理解必然會更深刻。第11頁，共21頁。第十四章性能提升：速度和內(nèi)存第12頁，共21頁。本章主要介紹通過向量化（相對for()循環(huán)，可以理解向量化的意思是處理長向量而不是把向量截成單個分別處理）的方式優(yōu)化自己的R代碼。當(dāng)然，提升速度最好的方法永遠(yuǎn)是直接用C或C+編寫代碼。第13頁，共21頁。 x-runif(10000000) y-runif(10

8、000000) z-vector(length=10000000) system.time(z-x+y) user system elapsed 0.08 0.06 0.14 system.time(for(i in 1:length(x)zi-xi+yi) user system elapsed 36.83 0.06 36.89 三個數(shù)字分別表示“用戶”是消耗在應(yīng)用程序（非操作系統(tǒng)部分）執(zhí)行的時間，“系統(tǒng)”是底層操作系統(tǒng)執(zhí)行（例如磁盤讀寫等）部分的時間，“流逝”是經(jīng)過的總時間（可以認(rèn)為是前兩者的總和）。一般優(yōu)化時主要關(guān)注“用戶”的時間?？梢钥闯?，向量化的運(yùn)行速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于for()循環(huán)第14頁

9、，共21頁。下面是第八章出現(xiàn)的例子sum-0nreps-100000for(i in 1:nreps)xy-rnorm(2)sum-sum+max(xy)print(sum/nreps)emax-function(nreps)x-rnorm(2*nreps)maxxy-pmax(x1:nreps,x(nreps+1):(2*nreps)return(mean(maxxy)emax(100000)第15頁，共21頁。 system.time(source(MaxNorm.R)1 0.5628218 user system elapsed 0.72 0.00 0.74 system.time(so

10、urce(MaxNorm2.R)1 0.5678636 user system elapsed 0.03 0.00 0.03 當(dāng)然，速度的提升是以更多內(nèi)存消耗為代價(jià)的，因?yàn)槲覀儗⑺械臄?shù)據(jù)進(jìn)行存儲在計(jì)算，而不是每次生成一對取較大值后就丟失較小值。所以，時間和空間的權(quán)衡經(jīng)常無法避免。第16頁，共21頁。函數(shù)式拷貝和內(nèi)存問題當(dāng)R中已經(jīng)創(chuàng)建的向量或向量的一個對象發(fā)生變化時，程序會在另一塊內(nèi)存區(qū)域創(chuàng)建一份整個對象拷貝，所以只有第一次改變賦值時會有消耗。但如果是列表或數(shù)據(jù)框就會每次都創(chuàng)建。 z-1:10000000system.time(z3-8) user system elapsed 0.06 0.00 0.06 system.time(z33-88) user system elapsed 0 0 0 第17頁，共21頁。 m-5000n-1000z-list() for(i in 1:m)zi-sample(1:10,n,replace=T)system.time(for(i in 1:m) zi3-8) user s