
提升R語(yǔ)言運(yùn)算效率的11個(gè)實(shí)用方法
眾所周知,當(dāng)我們利用R語(yǔ)言處理大型數(shù)據(jù)集時(shí),for循環(huán)語(yǔ)句的運(yùn)算效率非常低。有許多種方法可以提升你的代碼運(yùn)算效率,但或許你更想了解運(yùn)算效率能得到多大的提升。本文將介紹幾種適用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的方法,包括簡(jiǎn)單的邏輯調(diào)整設(shè)計(jì)、并行處理和Rcpp的運(yùn)用,利用這些方法你可以輕松地處理1億行以上的數(shù)據(jù)集。
讓我們嘗試提升往數(shù)據(jù)框中添加一個(gè)新變量過程(該過程中包含循環(huán)和判斷語(yǔ)句)的運(yùn)算效率。下面的代碼輸出原始數(shù)據(jù)框:
# Create the data frame
col1 <- runif (12^5, 0, 2)
col2 <- rnorm (12^5, 0, 2)
col3 <- rpois (12^5, 3)
col4 <- rchisq (12^5, 2)
df <- data.frame (col1, col2, col3, col4)
逐行判斷該數(shù)據(jù)框(df)的總和是否大于4,如果該條件滿足,則對(duì)應(yīng)的新變量數(shù)值為’greaterthan4’,否則賦值為’lesserthan4’。
本文中所有的計(jì)算都在配置了2.6Ghz處理器和8GB內(nèi)存的MAC OS X中運(yùn)行。
1.向量化處理和預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)
循環(huán)運(yùn)算前,記得預(yù)先設(shè)置好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和輸出變量的長(zhǎng)度和類型,千萬(wàn)別在循環(huán)過程中漸進(jìn)性地增加數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。接下來,我們將探究向量化處理是如何提高處理數(shù)據(jù)的運(yùn)算速度。
2.將條件語(yǔ)句的判斷條件移至循環(huán)外
將條件判斷語(yǔ)句移至循環(huán)外可以提升代碼的運(yùn)算速度,接下來本文將利用包含100,000行數(shù)據(jù)至1,000,000行數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試:
3.只在條件語(yǔ)句為真時(shí)執(zhí)行循環(huán)過程
另一種優(yōu)化方法是預(yù)先將輸出變量賦值為條件語(yǔ)句不滿足時(shí)的取值,然后只在條件語(yǔ)句為真時(shí)執(zhí)行循環(huán)過程。此時(shí),運(yùn)算速度的提升程度取決于條件狀態(tài)中真值的比例。
本部分的測(cè)試將和case(2)部分進(jìn)行比較,和預(yù)想的結(jié)果一致,該方法確實(shí)提升了運(yùn)算效率。
4.盡可能地使用 ifelse()語(yǔ)句
利用ifelse()語(yǔ)句可以使你的代碼更加簡(jiǎn)便。ifelse()的句法格式類似于if()函數(shù),但其運(yùn)算速度卻有了巨大的提升。即使是在沒有預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)且沒有簡(jiǎn)化條件語(yǔ)句的情況下,其運(yùn)算效率仍高于上述的兩種方法。
5.使用 which()語(yǔ)句
利用which()語(yǔ)句來篩選數(shù)據(jù)集,我們可以達(dá)到Rcpp三分之一的運(yùn)算速率。
6.利用apply族函數(shù)來替代for循環(huán)語(yǔ)句
本部分將利用apply()函數(shù)來計(jì)算上文所提到的案例,并將其與向量化的循環(huán)語(yǔ)句進(jìn)行對(duì)比。該方法的運(yùn)算效率優(yōu)于原始方法,但劣于ifelse()和將條件語(yǔ)句置于循環(huán)外端的方法。該方法非常有用,但是當(dāng)你面對(duì)復(fù)雜的情形時(shí),你需要靈活運(yùn)用該函數(shù)。
7.利用compiler包中的字節(jié)碼編譯函數(shù)cmpfun()
這可能不是說明字節(jié)碼編譯有效性的最好例子,但是對(duì)于更復(fù)雜的函數(shù)而言,字節(jié)碼編譯將會(huì)表現(xiàn)地十分優(yōu)異,因此我們應(yīng)當(dāng)了解下該函數(shù)。
8.利用Rcpp
截至目前,我們已經(jīng)測(cè)試了好幾種提升運(yùn)算效率的方法,其中最佳的方法是利用ifelse()函數(shù)。如果我們將數(shù)據(jù)量增大十倍,運(yùn)算效率將會(huì)變成啥樣的呢?接下來我們將利用Rcpp來實(shí)現(xiàn)該運(yùn)算過程,并將其與ifelse()進(jìn)行比較。
下面是利用C++語(yǔ)言編寫的函數(shù)代碼,將其保存為“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp進(jìn)行調(diào)用。
9.利用并行運(yùn)算
并行運(yùn)算的代碼:
10.盡早地移除變量并恢復(fù)內(nèi)存容量
在進(jìn)行冗長(zhǎng)的循環(huán)計(jì)算前,盡早地將不需要的變量移除掉。在每次循環(huán)迭代運(yùn)算結(jié)束時(shí)利用gc()函數(shù)恢復(fù)內(nèi)存也可以提升運(yùn)算速率。
11.利用內(nèi)存較小的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
data.table()是一個(gè)很好的例子,因?yàn)樗梢詼p少數(shù)據(jù)的內(nèi)存,這有助于加快運(yùn)算速率。
總結(jié)
方法:速度, nrow(df)/time_taken = n 行每秒
原始方法:1X, 856.2255行每秒(正則化為1)
向量化方法:738X, 631578行每秒
只考慮真值情況:1002X,857142.9行每秒
ifelse:1752X,1500000行每秒
which:8806X,7540364行每秒
Rcpp:13476X,11538462行每秒
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