forとapplyの速度比較―data frame，matrix編 « はやしのブログ
気の利いたタイトルが浮かばない : for と apply どっちが速い？の真似をして，forとapplyの速度比較をやってみた。apply族の関数は僕は主にdata frameに対して使うので，そのあたりを中心に。テストに使用したスクリプトは以下。 v1 <- 1:10 col_len <- c(1:9*1000, 1:10*10000) names(col_len) <- col_len dlist <- lapply(col_len, function(x)matrix(rep(v1, x), ncol=x)) dlist2 <- lapply(dlist, as.data.frame) fun_lapply <- function(x)system.time(lapply(x, sd))[[3]] fun_sapply <- function(x)system.time(sappl
formulaとは？（1） « はやしのブログ
某所でRのformulaオブジェクトの扱い方について話題になっていて，自分自身あまり詳しくはなかったので，まとめておく。 formulaはRに特有のクラスで，使いこなせば分析を非常に効率化できるが，つっこんだ情報はあまり見かけない。formulaは基本的には回帰系の関数の引数に用いられる，モデルを表現するオブジェクトである。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 fm1 <- y ~ x1 + x2 + x3 class(fm1) #=> [1] "formula" update(fm1, . ~ . + x4) # updateで書き換えられる #=> y ~ x1 + x2 + x3 + x4 update(fm1, . ~ . -x1) #=> y ~ x2 + x3 + x4 update(fm1, y2 ~ (.)^2) #=> y2 ~ x1 + x2 + x3 + x1:x2
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
