Rコード最適化のコツと実例集 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですこの 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
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
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