Підсумок Monopoly

Ефективне програмування R

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

Датафрейми vs матриці

# Original
rolls <- data.frame(d1 = sample(1:6, 3, replace = TRUE),
                    d2 = sample(1:6, 3, replace = TRUE))

# Updated
rolls <- matrix(sample(1:6, 6, replace = TRUE), ncol = 2)
  • Загальний час симуляції Monopoly: з 2 секунд до 0,5 секунди
  • Створення датафрейму повільніше, ніж матриці
  • У симуляції Monopoly ми створили 10 000 датафреймів
Ефективне програмування R

apply vs rowSums

# Original
total <- apply(df, 1, sum)

# Updated
total <- rowSums(df)
  • З 0,5 секунди до 0,16 секунди — прискорення у 3 рази
Ефективне програмування R

& vs &&

# Original
is_double[1] & is_double[2] & is_double[3]

# Updated
is_double[1] && is_double[2] && is_double[3]
  • Невелике прискорення
  • З 0,16 секунди до 0,15 секунди
Ефективне програмування R

Огляд

Method Time (secs) Speed-up
Original 2.00 1.0
Matrix 0.50 4.0
Matrix + rowSums 0.20 10.0
Matrix + rowSums + && 0.19 10.5
Ефективне програмування R

Давайте потренуємось!

Ефективне програмування R

Preparing Video For Download...