R에서 sapply 함수 벡터화
R에서 sapply 함수 벡터화
sapply 함수는 R에서 벡터나 리스트에 함수를 적용하여 결과를 벡터나 리스트로 반환하는 강력한 도구입니다. 각 요소에 함수를 직접 적용하는 대신 sapply 함수를 사용하면 코드를 간결하게 작성하고 효율성을 높일 수 있습니다.
벡터화 개념
벡터화는 R에서 반복적인 작업을 효율적으로 처리하는 중요한 개념입니다. 벡터화된 코드는 루프를 사용하지 않고도 벡터 연산을 통해 작업을 수행하여 속도를 높이고 메모리를 절약할 수 있습니다.
sapply 함수 벡터화 예시
다음은 sapply 함수를 사용하여 벡터화를 수행하는 간단한 예시입니다.
# 벡터 생성
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 각 요소에 제곱 함수 적용 (루프 사용)
y <- vector("numeric", length(x))
for (i in 1:length(x)) {
y[i] <- x[i]^2
}
# sapply 함수를 사용하여 벡터화
z <- sapply(x, function(x) x^2)
# 결과 확인
print(y)
print(z)
위 코드에서 루프를 사용하는 방법과 sapply 함수를 사용하는 방법은 모두 동일한 결과를 제공하지만, sapply 함수를 사용하는 방법은 코드를 간결하게 작성하고 효율성을 높일 수 있습니다.
sapply 함수 벡터화는 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다.
- 데이터 변환: 벡터의 각 요소에 함수를 적용하여 데이터를 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 문자열 벡터의 각 요소를 대문자로 변환하거나 숫자 벡터의 각 요소에 로그 함수를 적용하는 등의 작업이 가능합니다.
- 통계 계산: 벡터의 각 요소에 통계 함수를 적용하여 평균, 표준편차, 최대값, 최소값 등을 계산할 수 있습니다.
- 조건 검사: 벡터의 각 요소에 조건 검사 함수를 적용하여 특정 조건을 만족하는 요소를 찾거나 새로운 벡터를 생성할 수 있습니다.
sapply 함수 벡터화를 사용할 때 다음 사항에 주의해야 합니다.
- 함수 정의: sapply 함수 내에서 사용하는 함수는 벡터화 가능해야 합니다. 벡터화 가능한 함수는 벡터를 입력으로 받아 벡터를 출력하는 함수입니다.
- 결과 형식: sapply 함수의 결과는 벡터 또는 리스트입니다. 결과를 사용하는 다른 함수나 코드에 따라 적절한 형식을 선택해야 합니다.
예제 코드: sapply 함수 벡터화 활용
데이터 변환
# 문자열 벡터의 각 요소를 대문자로 변환
str_vec <- c("hello", "world", "R")
upper_vec <- sapply(str_vec, toupper)
print(upper_vec)
# 숫자 벡터의 각 요소에 로그 함수 적용
num_vec <- c(1, 2, 3, 4, 5)
log_vec <- sapply(num_vec, log)
print(log_vec)
통계 계산
# 벡터의 평균, 표준편차, 최대값, 최소값 계산
data_vec <- c(10, 20, 30, 40, 50)
summary_stats <- sapply(data_vec, function(x) c(mean=mean(x), sd=sd(x), max=max(x), min=min(x)))
print(summary_stats)
조건 검사
# 10보다 큰 값을 가진 요소 찾기
data_vec <- c(1, 5, 10, 15, 20)
filtered_vec <- sapply(data_vec, function(x) x > 10)
print(filtered_vec)
# 짝수인 요소만 선택하여 새로운 벡터 생성
even_vec <- sapply(data_vec, function(x) x %% 2 == 0)
new_vec <- data_vec[even_vec]
print(new_vec)
리스트 생성
# 1부터 5까지 각 숫자의 제곱과 제곱근을 리스트로 저장
num_list <- sapply(1:5, function(x) list(square=x^2, sqrt=sqrt(x)))
print(num_list)
sapply 함수 벡터화의 대체 방법
루프 사용:
sapply 함수 벡터화 대신 for 루프를 사용하여 벡터의 각 요소에 함수를 직접 적용할 수 있습니다. 루프를 사용하는 방법은 sapply 함수 벡터화보다 코드가 길어지지만, 코드의 동작을 더 쉽게 이해하고 제어할 수 있다는 장점이 있습니다.
# 루프를 사용하여 벡터의 각 요소에 제곱 함수 적용
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- vector("numeric", length(x))
for (i in 1:length(x)) {
y[i] <- x[i]^2
}
# 결과 확인
print(y)
벡터 연산:
벡터 연산을 사용하여 sapply 함수 벡터화를 대체할 수 있습니다. 벡터 연산은 루프나 함수를 사용하지 않고도 벡터의 각 요소에 연산을 수행할 수 있어 효율적입니다.
# 벡터 연산을 사용하여 벡터의 각 요소에 제곱 함수 적용
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- x^2
# 결과 확인
print(y)
purrr 패키지:
purrr 패키지는 sapply 함수 벡터화를 포함한 다양한 함수를 제공합니다. purrr 패키지의 함수들은 sapply 함수보다 더 간결하고 명확한 코드를 작성할 수 있도록 도와줍니다.
# purrr 패키지를 사용하여 벡터의 각 요소에 제곱 함수 적용
library(purrr)
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- map(x, ~ .x^2)
# 결과 확인
print(y)
lapply 함수:
lapply 함수는 sapply 함수와 유사하지만, 결과를 리스트로 반환합니다. sapply 함수 대신 lapply 함수를 사용하여 결과를 리스트로 저장해야 하는 경우가 있습니다.
# lapply 함수를 사용하여 리스트 생성
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- lapply(x, function(x) list(square=x^2, sqrt=sqrt(x)))
# 결과 확인
print(y)
which 함수:
which 함수는 조건을 만족하는 요소의 인덱스를 반환합니다. sapply 함수 대신 which 함수를 사용하여 조건을 만족하는 요소를 찾는 경우가 있습니다.
# which 함수를 사용하여 10보다 큰 값을 가진 요소 찾기
x <- c(1, 5, 10, 15, 20)
filtered_idx <- which(x > 10)
# 결과 확인
print(filtered_idx)
apply 함수는 sapply 함수와 유사하지만, 벡터뿐만 아니라 행렬이나 데이터 프레임에도 적용할 수 있습니다. sapply 함수 대신 apply 함수를 사용하여 행렬이나 데이터 프레임의 각 행 또는 열에 함수를 적용해야 하는 경우가 있습니다.
Reduce 함수:
Reduce 함수는 벡터의 각 요소를 누적하여 하나의 값을 반환합니다. sapply 함수 대신 Reduce 함수를 사용하여 벡터의 각 요소를 누적해야 하는 경우가 있습니다.
MapReduce 함수는 map 함수와 reduce 함수를 결합하여 벡터의 각 요소에 함수를 적용하고 결과를 누적하여 하나의 값을 반환합니다. sapply 함수 대신 MapReduce 함수를 사용하여 벡터의 각 요소에 함수를 적용하고 결과를 누적해야 하는 경우가 있습니다.
plyr 패키지:
r performance vectorization
