この tips (集)では R コードの最適化のコツと、実際例を紹介したいと思います。もちろん何が最適かは(実行時間という絶対的基準があるものの)多分に主観的要素が入る余地(実行環境にも依存するかもしれません)がありますが。 私見によれば、個別の問題に特有な工夫を別にしても、R で高速なコードを書く比較的小数のコツがあるような気がします。 R はインタプリタ言語ですから、C 等に比べれば実行速度は原理的に格段に遅くなります。しかし、実は R にはそうした欠点を補うための工夫がなされています。例えば (1) 時間のかかる計算を内部的に C や FORTRAN サブルーチンを呼び出して高速化する(数値計算関係の関数のほとんどが該当します)、 (2) 関数のベクトル化。R の関数のほとんどは引数としてベクトル(特別なベクトルとしての行列、配列を含む)をとることができ、返り値も対応するベクトルにな

Rでは度数分布表を作る関数が用意されていない。 ここではRで度数分布表を作成するための方法と、度数分布表を自動で作成する関数を紹介している。 Rには度数分布表を作成するための関数が用意されていません。 しかし、度数分布表を実際に作る方法の通りに毎回同じ作業を行うのはとても面倒なので、データから直接度数分布表を作成できる関数を作りました。 freqtab <- function( x, # データのベクタ cn=1+log2(length(x)), # 階級数cnはスタージェスの公式 wid=FALSE ) # 階級幅を指定する { x <- x[!is.na(x)] # 欠損値を除く min <- min(x) # データの最小値 max <- max(x) # データの最大値 ran <- max - min # データが含まれる範囲 if(!wid){ wid <- round(abs

R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き リストにオブジェクトをしまう updated on 2012-09-21 ベクトルは、同じ型のデータをまとめて並べたデータ構造です。 これに対し、リストはどのような型のデータでもしまえるデータ構造です。 ベクトルでもリスト自身でもデータフレームでも統計解析関数が返す複雑なオブジェクトでも、なんでも格納できます。 自動化した処理の結果をいくつもまとめておいて、最後にまとめて処理したいなどという場合にも便利でしょう。 なお、データフレームもリストの一種です。 このページでは、リストの使い方の基本を紹介します。 柔軟なデータ処理に活かしてください。 プログラム例はいずれもそのまま動作するように書いてあります。 ぜひ R のコンソールにコピーして試してみてください。 リストの作成、要素の指定、要素の代入 リストの作成 リストを作るには、 関数 l