rep() in R: Dekodierung der Replikationsfunktion

Bevor wir in R über rep sprechen , müssen wir wissen, was Iteration ist. Der Begriff Iteration bedeutet Wiederholung. Wie in den meisten anderen Programmiersprachen ist das traditionelle Schleifen oder Iterieren ein Kernaspekt von R.

Regelmäßige Schleifen sind zwar ein effizienter Ansatz für die Datenverwaltung, sie sind jedoch nur aus dem Grund kostspielig, dass die Iteration speicher- und zeitaufwändig ist. Eine gute Alternative ist die Verwendung vektorisierter Methoden, die die gleichen Ziele erreichen können wie die Iteration; Die Funktion rep() ist ein Mitglied einer solchen vektorisierten Schleifenfunktion.

Was ist die Funktion rep()?

Einfach ausgedrückt repliziert rep in R oder die Funktion rep() numerische Werte oder Text oder die Werte eines Vektors für eine bestimmte Anzahl von Malen. Die rep()-Funktion ist ein Mitglied der apply()-Funktionsfamilie des R-Basispakets. Die Familie apply() enthält Funktionen zum wiederholten Bearbeiten von Daten aus Arrays, Matrizen, Datenrahmen und Listen.

Die apply()-Funktionen umgehen die Verwendung von Schleifenkonstrukten, um auf Arrays, Matrizen oder Eingabelisten einzuwirken, und wenden eine benannte Funktion mit optionalen Argumenten an. Die aufgerufene Funktion kann eine Aggregatfunktion, eine Transformationsfunktion oder vektorisierte Funktionen wie Arrays, Vektoren, Listen und Matrizen sein. Sehen Sie sich unsere Data-Science-Kurse an, um mehr über Funktionen zu erfahren.

Lesen Sie mehr: Datenrahmen in Python: Ausführliches Python-Tutorial

Vektorisierte Berechnungen versus Iterationen

Anstatt einzelne Elemente einer Sequenz zu bearbeiten, bearbeiten vektorisierte Verfahren alle Vektorkomponenten gleichzeitig. Daher liefern vektorisierte Berechnungen immer schnellere Ergebnisse.

Um die Geschwindigkeit vektorisierter Berechnungen zu veranschaulichen, verwenden wir ein Beispiel, das die Zeit ermittelt, die eine for()-Schleife für die Erzeugung eines großen Vektors verstreicht. Im Beispiel wird jedes Element sequentiell als inkrementelle kumulative Summe von 1 bis N berechnet (wobei N = 10.000.000). Durch Geschwindigkeitstests wird ein Vergleich zwischen der Iteration der for()-Schleife und der vektorisierten Funktion gezogen.

Quelle

Beim Vergleich der Ergebnisse der Geschwindigkeitstests wird deutlich, dass die verstrichene Zeit für die vektorisierte Berechnung (Geschwindigkeitstest 2) deutlich schneller ist als die for()-Schleife. In der Zeit, die für einen Durchlauf der Iterationsschleife benötigt wird, kann die vektorisierte Berechnung 278 Mal wiederholt werden.

Repeat- versus Replicate-Funktion

Die Repeat-Funktion oder -Schleife in R wird verwendet, wenn wir denselben Codeblock wiederholt ausführen möchten, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Es ist den for- und while-Schleifen sehr ähnlich, die einen Befehlsblock wiederholt bis zum Break ausführen. Die grundlegende Syntax zum Erstellen einer Wiederholungsschleife lautet:

wiederholen {

wenn (Bedingung) {

brechen

}

}

Das folgende Beispiel soll die Verwendung der Repeat-Funktion verdeutlichen:

Im obigen Beispiel summiert die Wiederholungsschleife den Wert, bis er 6 erreicht. Sobald die Schleife 6 erreicht hat, wird die Schleife unterbrochen, indem „Wiederholungsschleife endet“ ausgegeben wird.

Andererseits wird die Replikationsfunktion oder Rep in R zum Replizieren von Werten verwendet. Die grundlegende R-Syntax für die Verwendung der Funktion rep() lautet:

1. rep(Wert,Anzahl_von_Zeiten)
2. rep(sequence,each,number_of_times)

Hier sind einige Beispiele zum Verständnis der Funktion rep():

Beispiel: Verwenden der Funktion rep() zum Replizieren von Werten für eine bestimmte Anzahl von Malen

Im obigen Beispiel wird der Wert 2 zehnmal repliziert.

Beispiel: Verwenden der Funktion rep() mit einem Längenattribut

Im obigen Beispiel werden 1 bis 4 nacheinander gedruckt, bis die Anzahl der Elemente 20 erreicht.

Beispiel: Verwenden der Funktion rep() zum Replizieren einer Liste

Im obigen Beispiel wurde die Bewertungsliste von 1 bis 5 dreimal repliziert.

Quelle

Verwenden der Funktion rep () zum Erweitern eines Vektors

Die Funktion rep() ist eine flexible Möglichkeit, einen Vektor zu wiederholen. Hier sind einige weitere Beispiele:

Falls wir einen statistischen Vektor von experimentellen/beobachtenden Einheiten in einen Vektor eines Datenrahmens mit wiederholten Beobachtungen der Einheiten erweitern müssen, ist jedes Argument sehr praktisch. Beispiel:

Eine weitere Funktion von rep() besteht darin, dass ein Vektor zu einem unausgeglichenen Panel erweitert werden kann, indem das Längenargument durch einen Vektor ersetzt wird, der angibt, wie oft sich jedes Element im Vektor wiederholt. Beispiel:

Zu den einfacheren und schnelleren Versionen der rep-Funktion gehören rep_len() und rep.int(). Diese neueren Versionen kommen ohne einige der Attribute von rep() aus, erweisen sich aber als nützlich in Fällen, in denen die Geschwindigkeit von grundlegender Bedeutung ist und zusätzliche Aspekte des wiederholten Vektors unerwünscht sind.

Quelle

Lesen Sie: 6 interessante R-Projektideen für Anfänger

Fazit

In diesem Artikel haben wir die Funktionen „Repeat“ und „Replicate“ anhand geeigneter Beispiele besprochen. Während herkömmliche Iterationen für die wiederholte Ausführung von Codeblöcken nützlich sind, ist der rep in R ideal, um die Werte eines Vektors oder einer Liste zu replizieren. Effizient und zeitsparend, die Funktion rep() hat die Vektorreplikation vereinfacht!

Wenn Sie mehr über R und Data Science erfahren möchten, schauen Sie sich das Executive PG Program in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische Workshops und Mentoring mit Branchenexperten bietet , 1-on-1 mit Mentoren aus der Branche, über 400 Stunden Lern- und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.