第4回 Rにおけるデータ加工処理高速化の基本|Tech Book Zone Manatee

統計解析向けのプログラミング言語であるRは分析モデリングを簡単な記述で実現できる一方、計算に長い時間がかかる場合があります。本記事ではデータ加工処理高速化の基礎的なテクニックを紹介します。 1. はじめに Rは、統計解析向けのプログラミング言語です。そのため、分析モデリングを簡単な関数の記述で実現できる一方で、汎用的なプログラミング言語と同じように記述しても、計算に長い時間がかかる場合があります。本記事では、まだR言語に慣れていない人向けにデータ加工処理高速化の基礎的なテクニックを紹介します。 2. データコピーの回避 Rでは、大量のデータを扱うことも多く、データの格納方法にも気を使わなければなりません。特に気をつけることは、できるだけ最初に必要なデータの格納場所(メモリ)を確保しておくことです。これは、無駄なデータコピーを減らすためです。 例として、1,000,000個の1～10のベクト

[RabbitBit]

R基礎講座とかでカバーされない事もあるけど、重要な基礎知識。

[hiddy216]

このへんはまりますね、、助かる

[elu_18]

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[hoxo_m]

Rが遅いと感じている方に。ベクトル化から並列処理まで幅広い解説