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我试图在 R 中固定我的函数。它包含三个 ifelse 语句,其中一个嵌套。对于单一的,我进行了矢量化,这减少了我的计算时间。不幸的是,我不知道如何矢量化嵌套的。我应用它的每一种方式都会返回一个错误。此外,如果我可以使用其他任何怪癖来加快速度?
cont.run <- function(reps=10000, n=10000, d=0.005, l=10 ,s=0.1) {
r <- rep(0, reps)
theta <- rep(0, n)
for (t in 1:reps) {
epsilon <- rnorm(1, 0, d)
Zt = sum(ifelse(epsilon > theta, 1,
ifelse(epsilon < -theta, -1, 0)))
r[t] <- Zt / (l * n)
theta <- ifelse(runif(n) < s, abs(r[t]), theta)
}
return(mean(r))
}
system.time(cont.run())
cont.run <- function(reps=10000, n=10000, d=0.005, l=10 ,s=0.1) {
r <- rep(0, reps)
theta <- rep(0, n)
for (t in 1:reps) {
epsilon <- rnorm(1, 0, d)
Zt = rep(NA, length(theta))
Zt = sum(Zt[epsilon > theta, 1])
Zt = sum(Zt[epsilon < -theta, -1])
r[t] <- Zt / (l * n)
theta = rep(theta, length(s))
theta[runif(n) < s] = abs(r[t])
}
return(mean(r))
}
system.time(cont.run())
最佳答案
这里有一点改进的代码。
主要变化是我们不使用双 ifelse
,而是对 TRUE
执行两次求和向量( sum(epsilon > theta) - sum(epsilon < -theta)
)(这里我们不关心零)。我添加了一些其他改进(例如,将 rep
替换为 numeric
,将一些操作移到 for
循环之外)。
contRun <- function(reps = 1e4, n = 1e4, d = 5e-3, l = 10, s = 0.1) {
# Replace rep with numeric
r <- numeric(reps)
theta <- numeric(n)
# Define before loop
ln <- l * n
# Don't use t as it's a function in base R
for (i in 1:reps) {
epsilon <- rnorm(1, 0, d)
# Sum two TRUE vectors
r[i] <- (sum(epsilon > theta) - sum(epsilon < -theta)) / ln
# Define before ifelse
absr <- abs(r[i])
theta <- ifelse(runif(n) < s, absr, theta)
}
return(mean(r))
}
library(microbenchmark)
microbenchmark(cont.run(), contRun())
Unit: seconds
expr min lq mean median uq max neval
cont.run() 13.652324 13.749841 13.769848 13.766342 13.791573 13.853786 100
contRun() 6.533654 6.559969 6.581068 6.577265 6.596459 6.770318 100
set.seed()
在
for
循环之前)以确保您可以重现结果。
关于r - 向量化嵌套 ifelse,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54158538/
if () {}else if (){} else if (){} else if (){} else{} 我们是否需要至少有一个else {}? 最佳答案 不,不需要 else block 。 以下
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这个问题在这里已经有了答案: How to prevent ifelse() from turning Date objects into numeric objects (7 个答案) 关闭 7
而 R 的 ifelse非常方便,它确实有一个特别的缺点:在通话中 ifelse(test, yes, no) yes的所有元素和 no被评估,即使是那些将被扔掉的。 如果您在复杂的数值练习中使用它,
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我从 ifelse 函数中得到了意想不到的结果: vector <- factor(c('x', 'x', 'y', 'z'), levels = c('x', 'y', 'z')) ifelse(c
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!