Re: [問題] grid生樣本避免for迴圈

看板R_Language作者ntpuisbest (阿龍)時間5年前 (2019/04/07 10:51)推噓0(0推 0噓 0→)

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※ 引述《celestialgod (天)》之銘言： : 1. Vectorize用的mapply，其實還是迴圈，而且表現更糟 : 2. rt沒有辦法直接執行原PO想要的那種方式，你可以自己用Rcpp刻一個 : 3. 花時間查資料，有時候不如看文件或是source code來的有效 : Vectorize直接看應該不難找到重點 : rt可以直接看文件 : 會看到df degrees of freedom (> 0, maybe non-integer). df = Inf is allowed. : 這裡很明顯告訴你他不能用vector of degrees of freedom.... : 下面我比較一下幾種做法： : n <- 20 : theta <- seq(0, 1, len=100) + 0.001 # add small value to avoid warning : for_loop_rt <- function(n, theta) { : stopifnot(length(n) == 1, abs(n - floor(n)) < 1e-8) : X <- matrix(NA, n, length(theta)) : for (i in seq_along(theta)) : X[ , i] <- rt(n, theta[i]) : return(X) : } : library(compiler) : for_loop_rt_compiled <- cmpfun(for_loop_rt) : rt_vectorized <- Vectorize(rt) : library(microbenchmark) : microbenchmark( : sapply = sapply(theta, function(t) rt(20, 1/t)), : vectorized = rt_vectorized(rep(n, length(theta)), theta, ncp = rep(0, : length(theta))), : for_loop = for_loop_rt(n, theta), : for_loop_cmpfun = for_loop_rt_compiled(n, theta) : ) : # Unit: microseconds : # expr min lq mean median uq max neval : # sapply 556.8 576.10 597.278 584.30 594.25 1639.1 100 : # vectorized 898.6 923.45 1041.179 936.45 961.45 2637.4 100 : # for_loop 546.4 557.00 649.992 564.85 571.65 5844.1 100 : # for_loop_cmpfun 541.9 558.65 679.358 566.45 573.85 2290.1 100 : 這結果，很諷刺地告訴你用Vectorize只是讓事情更糟而已XDDDDDD : 然後反而用for loop最快.... 這件事情其實我有在板上談過.... : matrix操作 R真的很快.... 試著相信R一下^.< : ※ 引述《locka (locka)》之銘言： : : 感謝 celestialgod 版主大大提點: : : 以前以為 *apply 家族的函數就已經是向量化(vectorized)的寫法了 : : 查了資料才發現其實底層背後還是有 for 迴圈 (覺得震撼啊...) : : 試試看這樣的寫法 : : theta <- seq(0,1,len=100) : : df <- rep(19,len=100) : : n <- rep(20,len=100) : : vrt <- Vectorize(rt) : : x <- vrt(n=n, df=df, ncp=1/theta) : : 於是 x[,1] ... x[,100] 就是100個 n 等於20 然後對應各自 delta 值的 t 分配樣本了 : : (但是不知道 df, n 的預先定義有沒有意義?) : : 請版上各位高手再指點~ 謝謝大家 : : ====== : : 補充： : : 但還是有查到 *apply function 的好處: : : 1. 程式易讀性 : : 2. 會 pre-allocate 向量的記憶體空間 : : 2. 只影響區域變數不會改變全域變數 : : ref: https://www.r-bloggers.com/vectorization-in-r-why/ 感謝大家回答其實最後我選擇用第一篇貼文的lapply來做我的敘述不太好我並不是不想用迴圈只是不想寫for 迴圈對於我很晚回復這件事我也感到抱歉畢竟大家都好熱烈的討論果然R版真的是藏龍臥虎XDD -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.114.237.189 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1554605495.A.026.html

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