Vectorized Operations

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En provenance du cours de Johns Hopkins University

R Programming

13842 notes

Johns Hopkins University

R Programming

13842 notes

Cours 2 sur 10 dans Specialization Data Science

In this course you will learn how to program in R and how to use R for effective data analysis. You will learn how to install and configure software necessary for a statistical programming environment and describe generic programming language concepts as they are implemented in a high-level statistical language. The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R, reading data into R, accessing R packages, writing R functions, debugging, profiling R code, and organizing and commenting R code. Topics in statistical data analysis will provide working examples.

À partir de la leçon

Week 1: Background, Getting Started, and Nuts & Bolts

This week covers the basics to get you started up with R. The Background Materials lesson contains information about course mechanics and some videos on installing R. The Week 1 videos cover the history of R and S, go over the basic data types in R, and describe the functions for reading and writing data. I recommend that you watch the videos in the listed order, but watching the videos out of order isn't going to ruin the story.

Rencontrer les enseignants

Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Brian Caffo, PhD
Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Voici juste une petite note sur les opérations vectorielles en R.

Les opérations vectorielles sont l"une des fonctionnalités du langage R

qui les rendent faciles à utiliser en ligne de commande.

Cela permet d'écrire du code très simplement

sans avoir de nombreuses boucles ou d'autres choses de ce genre.

Ainsi, ce sont des fonctionnalités assez naturelles dans un langage de programmation.

De nombreux autres langages, comme MATLAB ont ce genre de fonctionnalités.

L'idée des opérations vectorielles est que

les actions peuvent être exécutées en parallèle,

lorsque, par exemple, l'on veut exécuter un calcul.

Par exemple, supposons que j'aie deux vecteurs x et y

x est la suite de un à quatre, et y la suite de six à neuf.

Je veux additionner ces deux vecteurs.

Lorsque je dis que je veux les ajouter, je veux dire que je veux

ajouter le premier élément de x au premier

au premier élément de y, le second élément de x au second élément de y

etc, le troisième élément de x au troisième de y.

Ainsi, je veux faire des choses en parallèle, comme celles-ci.

Ainsi, je veux faire des choses en parallèle, comme celles-ci.

et vous devriez boucler sur chaque élément et les ajouter un par un.

Mais, en R, il vous suffit d'utiliser l'opérateur plus, entre les deux vecteurs, et

cela les ajoutera entre eux, donc x+y fera exactement ce que vous souhaitez.

Cela ajoute 1 à 6, 2 à 7, 3 à 8, 4 à 9, donc vous obtenez le vecteur 7, 9, 11, 13.

De la même façon, vous pouvez utiliser les symboles 'supérieur à' ou 'inférieur à'

pour obtenir des vecteurs logiques.

Par exemple, x supérieur à 2.

Supposons que x est un vecteur de 4 nombres.

Quel nombre allez-vous comparer à 2 ?

Eh bien, l'opération vectorielle compare

tous les éléments à 2, et vous renvoie

un vecteur dont les éléments sont vrai ou faux, selon

Vous pouvez ainsi utiliser supérieur ou égal,

et cela vous dit quels éléments sont supérieurs

ou égaux à 2, et le signe '==' teste l'égalité.

AInsi, chaque élément de y est testé, pour voir s'il est égal à 8.

D'autres opérations arithmétiques

comme la multiplication, avec l'astérisque

et la division avec la barre oblique

D'autres opérations arithmétiques

Ainsi, quand vous voulez multiplier, diviser, ajouter,

ou soustraire des vecteurs, vous pouvez le faire naturellement

il vous suffit de les ajouter ou de les multiplier, et

les opérations seront faites en parallèle.

De la même façon, vous pouvez ajouter,

soustraire, multiplier, ou diviser des matrices entre elles.

C'est utile de le savoir car il y a

différents opérateurs de multiplications de matrices.

Ici, j'ai créé deux matrices x et y

X est la matrice d'entiers de 1 à 4, c'est une matrice 2 x 2.

Et y est une matrice dont les éléments sont tous 10, c'est aussi une matrice 2x2.

Ainsi, si je fais juste x fois y, ce n'est pas un produit de matrices

C'est juste une multiplication entre éléments

Ainsi, l'élément 1,1 de x

est multiplié par l'élément 1,1 de y.

Et l'élément 2,2 est multiplié par l'élément 2,2

de l'autre matrice, etc.

Ainsi, les éléments sont multipliés ensemble, en parallèle.

De même pour la division.

Ce n'est pas une inversion de matrice, ou quelque chose du genre, il s'agit juste de

diviser les éléments des deux matrices, élément par élément.

Si vous voulez faire un vrai produit de matrices, vous devez utiliser

le symbole %*%, qui correspond au produit matriciel.

C'est donc exactement

ça qui est utilisé pour les opérations vectorielles Vous verrez celles-ci

Fréquemment dans la suite, mais je veux juste introduire cette idée

Parce qu’il facilite l’écriture du code

Et pour ceux d’entre vous qui sont habitués à utiliser d’autres types

de langages de programmation, si vous avez programmé

dans des langages où vous ne pouvez pas faire

ce type de choses, il est parfois courant d'en venir à une boucle for ou while, ou autre.

à une boucle for ou while, ou autre.

Mais dans un langage comme R, il vous suffit

juste d'utiliser les opérations vectorielles, pour rendre le code plus simple.

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