Чому важливо векторизувати ваш код

Ефективне програмування R

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

Загальне правило

Виклик функції R зрештою веде до коду на C або FORTRAN
- Цей код дуже сильно оптимізований

Мета

Якнайшвидше звертатися до базового коду C або FORTRAN; що менше викликів функцій, то краще.

Векторизовані функції

Багато функцій R векторизовані
- Приймають одне число, але повертають вектор

rnorm(4)

-0.7247  0.2502  0.3510  0.6919

Вектор як вхідні дані

mean(c(36, 48))

Генерація випадкових чисел

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

Порівняйте

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

x <- rnorm(n)

Чому цикл повільний?

Цикл

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

Виділення пам'яті

x <- vector("numeric", n)

Цикл: разова вартість
Векторизовано: співмірно

Генерація

Цикл: мільйон викликів rnorm()
Векторизовано: один виклик rnorm()

Присвоєння

Цикл: мільйон викликів операції присвоєння
Векторизовано: одне присвоєння

Клуб R

Друге правило клубу R: використовуйте векторизоване рішення, де тільки можливо.

Давайте потренуємось!

Ефективне програмування R