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Optimiser le code R avec Rcpp

Romain François

Consulting Datactive, ThinkR

R vs C++

Super, flexible
Lent
Interprété

C++

Compilé
Plus difficile
Rapide

Motivation

Utilisez Rcpp pour accélérer votre code
Inutile de connaître tout C++
Concentrez-vous sur de simples fonctions C++

Structure du cours

Introduction : syntaxe C++ de base
Fonctions C++ et flux de contrôle
Classes de vecteurs
Études de cas

Mesurer la performance

version avec boucle de max

slowmax <- function(x){
   res <- x[1]
   for ( i in 2:length(x) ){
       if( x[i] > res ) res <- x[i]}
   res  }

Comparer la performance avec microbenchmark

library(microbenchmark)

x <- rnorm(1e6)
microbenchmark( slowmax(x), max(x) )

Unit: milliseconds
       expr       min       lq      mean    median        uq       max neval
 slowmax(x) 31.649452 34.29454 36.344912 35.435299 37.188249 90.363038   100
     max(x)  1.563559  1.74036  1.939367  1.847045  2.014684  3.340052   100

Writing Efficient R Code

Évaluer de simples expressions C++ avec evalCpp

library(Rcpp)
evalCpp( "40 + 2" )

evalCpp( "exp(1.0)" )

2.718282

evalCpp( "sqrt(4.0)" )

Utiliser

std::numeric_limits<int>::max()

pour obtenir le plus grand entier signé 32 bits représentable (int)

evalCpp(
   "std::numeric_limits<int>::max()"
   )

2147483647

( $\footnotesize \mathtt{2147483647 = 2^{31}-1}$)

Types numériques de base

C++ offre un riche éventail de types numériques

Nombres entiers : int
Nombres à virgule flottante : double

# Les littéraux numériques sont des double
x <- 42
storage.mode(x)

"double"

# Les entiers exigent le suffixe L
y <- 42L
storage.mode(y)

z <- as.integer(42)
storage.mode(z)

"integer"

"integer"

C++

# Le suffixe .0 force un double
y <- evalCpp( "42.0" )
storage.mode(y)

"double"

library(Rcpp)
# Les entiers littéraux sont des int
x <- evalCpp( "42" )
storage.mode(x)

"integer"

Conversion de type

Conversion explicite avec (double)

# Conversion explicite
y <- evalCpp("(double)(40 + 2)")
storage.mode(y)

"double"

Attention à la division entière

# Division entière
evalCpp( "13 / 4" )

# Conversion explicite, donc
# division en double
evalCpp( "(double)13 / 4" )

3.25

# Conversion automatique dans R
13L / 4L

3.25

Passons à la pratique !

Optimiser le code R avec Rcpp