コードのベクトル化の重要性

効率的なRコードの書き方

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

一般的なルール

R関数の呼び出しは最終的にCまたはFORTRANコードに到達する
- そのコードは非常に高度に最適化されている

目標

基礎となるCまたはFORTRANコードにできるだけ速くアクセスする。関数呼び出しは少ないほど良い。

ベクトル化関数

多くのR関数はベクトル化されている
- 単一の数値を受け取りベクトルを返す

rnorm(4)

-0.7247  0.2502  0.3510  0.6919

ベクトルを入力として受け取る

mean(c(36, 48))

乱数の生成

library(microbenchmark)
n <- 1e6
x <- vector("numeric", n)
microbenchmark(
    x <- rnorm(n),
    {
        for(i in seq_along(x))
            x[i] <- rnorm(1)
        },
    times = 10
)

# Unit: milliseconds
# expr        lq mean    uq  cld
# rnorm(n)    60   70    80  a
# Looping   2600 2700  2800   b

## Output trimmed for presentation

比較

x <- vector("numeric", n)
for(i in seq_along(x))
    x[i] <- rnorm(1)

と

x <- rnorm(n)

なぜループは遅いのか？

ループ処理

x <- vector("numeric", n)
for(i in seq_along(x))
    x[i] <- rnorm(1)

メモリ確保

x <- vector("numeric", n)

ループ：一度限りのコスト
ベクトル化：同程度

生成

ループ：rnorm()を百万回呼び出す
ベクトル化：rnorm()を1回呼び出す

代入

ループ：代入メソッドを百万回呼び出す
ベクトル化：1回の代入

Rクラブ

Rクラブの第二のルール：可能な限りベクトル化ソリューションを使用すること。

練習しましょう！

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