R - 向量化哪个操作

Question

您好，我在 R 中有一个函数，我正在尝试优化它的性能。我需要矢量化一个 for 循环。我的问题是稍微复杂的数据结构以及我需要使用“which”命令执行查找的方式。

假设我们正在处理 5 个元素 (1,2,3,4,5)，10x2 矩阵对是 5 个元素的所有唯一对的组合(即 (1,2), (1,3) ,(1,4) ....(4,5))。 all_prods 是一个 10x1 矩阵，我需要在遍历所有 5 个元素时使用对进行查找。

所以对于 1，我需要从 all_prods 中索引第 1、2、3、4 行(对 1,2、1,3 1,4 和 1,5)等等，对于 1、2、3、4、5 .

我最近才从 matlab 切换到 R，因此非常感谢任何帮助。

foo <- function(AA , BB , CC ){
    pa <- AA*CC;
    pairs <-  t(combn(seq_len(length(AA)),2));

    all_prods <- pa[pairs[,1]] * pa[pairs[,2]];

    result <- matrix(0,1,length(AA));

    # WANT TO VECTORIZE THIS BLOCK
    for(st in seq(from=1,to=length(AA))){
       result[st] <- sum(all_prods[c(which(pairs[,1]==st), which(pairs[,2]==st))])*BB[st];
    }
   return(result);
}
AA <- seq(from=1,to=5); BB<-seq(from=11,to=15); CC<-seq(from=21,to=25);
results <- foo(AA,BB,CC);

#final results is [7715 164208 256542 348096 431250]

我想将 for 循环转换为矢量化版本。我不想循环遍历每个元素 st，而是想在一个命令中完成它，该命令给我一个结果向量(而不是逐个元素地构建它)

Answer 1

你可以这样写你的函数:

foo <- function(AA, BB, CC) {
  pa <- AA*CC
  x <- outer(pa, pa)
  diag(x) <- 0
  res <- colSums(x)*BB
  return(res)
}

关键思想是不打破对称性。您对有序 pairs 的使用对应于我的矩阵 x 的右上角三角形。尽管这看起来只是要计算的值的一半，但语法和计算开销变得相当大。您正在区分 st 是该对中的第一个元素和第二个元素的情况。稍后这会导致摆脱这种区别相当麻烦。有了完整的对称矩阵，您就不必担心顺序，并且事情会顺利矢量化。