R高级编程技巧及Rcpp的介绍.pptVIP

R是一门解释型语言 R是一门解释型语言 R语言元素类型 整数（integer） 实数（numeric, double） 复数（complex） 字符（character） 逻辑（logical） 原始数据（raw） 因子（factor） 1:10 c(1.1, 3.14, 10) c(1+i, 3-2i) c(a, b, COS) c(TRUE, FALSE) as.raw(48) as.factor(letter[1:3]) R语言基本数据类型 向量（vector） 列表（list） 矩阵（matrix） 数组（array） 数据框（data.frame） R语言基本数据类型 向量（vector） 列表（list） 矩阵（matrix） 数组（array） 数据框（data.frame） 一维，同类型元素 一维，不同类型元素 二维，同类型元素 二维或多维，同类型元素 二维，每列元素同类型 学习R函数时应注意 apply系列函数 函数apply 函数lapply和sapply 函数sapply和vapply 函数sapply和vapply 函数tapply 函数mapply 函数rapply 参考 R-introduction R-manual /code/rcpp.html /blog/2011/04/29/ /2010/08/20/a-brief-introduction-to-apply-in-r/ /cn/ 谢 谢 yanlinlin82@ R的灵活性 R是什么语言写成的？ C/C++、Fortran、R R的外部扩展 Writing R Extensions R与各种语言 R + bash / Rscript RDCOM rJava rpy, rpy2 Embeded Rserve、R API、Rcpp R 与 C++ R（解释型语言） 无需编译 不需要其它文件 弱类型语言 灵活性好 运行速度较慢 其他特性 向量运算 大量统计和绘图函数 C++（编译型语言） 需要事先编译 需要头文件和库文件 强类型语言 灵活性相对较差 运行速度快 其他特性 面向对象 模板与泛型编程 从C到C++ 字符串、数组等类型 内存的管理 模板和泛型编程 STL (Standard Template Library) Rcpp相关历史 RQuantLib RcppTemplate Rserve rcppbind / RAbstraction / RObjects / CXXR R API Rcpp / RInside / RProtoBuf Rcpp的运用 在R中调用C++模块（Rcpp） 用C++实现计算功能 通过C++调用其他软件库 在C++中使用R（RInside） 向量运算（STL） 使用R的统计函数 使用R的绘图函数 举例：Rcpp和inline带来的速度 f - function(n, x=1) for (i in 1:n) x=1/(1+x) g - function(n, x=1) for (i in 1:n) x=(1/(1+x)) h - function(n, x=1) for (i in 1:n) x=(1+x)^(-1) j - function(n, x=1) for (i in 1:n) x={1/{1+x}} k - function(n, x=1) for (i in 1:n) x=1/{1+x} library(rbenchmark) N - 1e5 benchmark(f(N,1), g(N,1), h(N,1), j(N,1), k(N,1), columns=c(test, replications, elapsed, relative), order=relative, replications=10) 举例：Rcpp和inline带来的速度 f - function(n, x=1) for (i in 1:n) x=1/(1+x) g - function(n, x=1) for (i in 1:n) x=(1/(1+x)) h - function(n, x=1) for (i in 1:n) x=(1+x)^(-1) j - function(n, x=1) for (i in 1:n) x={1/{1+x}} k - function(n, x=1) for (i in 1:n) x=1/{1+x} test replications elapsed relative 5 k(N, 1) 10 6.103 1.000000 1 f(N, 1) 10 6.426 1.052925 4 j(N, 1)