ボトルネックの見つけ方

効率的なRコードの書き方

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

コードプロファイリング

基本的な考え方は次のとおりです：

コードを実行する
数ミリ秒ごとに、現在実行中の処理を記録する
Rprof()はRに付属しており、まさにこれを行います
- 使い方が難しい
代わりに profvis を使用する

IMDBデータセット

ggplot2movies パッケージより

data(movies, package = "ggplot2movies")
dim(movies)

58788    24

データフレーム：約60,000行・24列
各行は1本の映画に対応

ブレイブハート

braveheart = movies[7288,]

Year	Length	Rating
1995	177	8.3

例：ブレイブハート

# Load data
data(movies,
     package = "ggplot2movies")
braveheart <- movies[7288,]
movies <- movies[movies$Action==1,]

plot(movies$year, movies$rating,
     xlab = "Year", ylab = "Rating")

# local regression line
model <- loess(rating ~ year,
               data = movies)
j <- order(movies$year)
lines(movies$year[j],
      model$fitted[j],
      col = "forestgreen")

points(braveheart$year,
       braveheart$rating,
       pch = 21,
       bg = "steelblue")

Profvis

RStudio には profvis によるプロファイリング機能が統合されています
- プロファイリングしたいコードを選択します
- Profile -> Profile Selected lines

コマンドライン

library("profvis")

profvis({

data(movies, package = "ggplot2movies") # Load data
braveheart <- movies[7288,]
movies <- movies[movies$Action == 1,]
plot(movies$year, movies$rating, xlab = "Year", ylab="Rating")
model <- loess(rating ~ year, data = movies) # loess regression line
j <- order(movies$year)
lines(movies$year[j], model$fitted[j], col="forestgreen", lwd=2)
points(braveheart$year, braveheart$rating,
     pch = 21, bg = "steelblue", cex = 3)

})

最も処理が遅い行はどれだと思いますか？

さあ、練習しましょう！

効率的なRコードの書き方