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
Rプログラム (TAKENAKA
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き started on 2005-06-06 updated on 2008-03-13 この文書は，フリーの統計解析・作図システム R を使って， データの一括処理と図化のプログラムを書けるようになるためのチュートリアルです． R の経験がまったくなくても読めるように書いています． ただし統計解析手法についての解説はほとんどしていません． 他のページや書籍を見てください． 目次 0. はじめに：この文書のねらい 1. 準備一般 2. ひとつのファイルからデータを読み込む 3. ひとつのファイルのデータの処理 4. グラフを描いてファイルに保存する 5. グラフのいろいろな設定 6. グラフの重ね描き 7. 繰り返しと条件分岐：コンピュータらしい仕事 8. 繰り返しと条件分岐で柔軟なグラフ描画 9. 補足：変数の寿命と有効範囲 10. デー
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