这段时间学习了<R高性能编程>这本书,基于这段时间做的项目实践,总结了一些自己的体会,和大家分享 一.为什么R程序有时候会很慢?1.计算性能的三个限制条件 cpu ram io R代码本身2.R是运行时解释的 在运行时解释并执行R代码3.R是单线程的 CPU的强大核心并没卵用,R只会只用一个4.R需要将全部数据加载到内存 处理的最大数据了取决于内存的限制 这里 linux相比于windows有一个优势,当我们试图装载一个可用内存大小的数据集数据可能会成功装载,不过一旦可用内存耗尽,操作系统会将

在R中获得快速运行代码的方法 使用向量化运算 R语言的并行计算可以用parallel和foreach包 加快R运行速度还可以使用cmpfun()函数即字节码编译器 再者就是在R中调用C或C++ 同时还可以利用Rprof()来寻找代码的瓶颈 利用分块或者R包来管理内存

本文对应<R语言编程艺术> 第14章:性能提升:速度和内存: 第15章:R与其他语言的接口: 第16章:R语言并行计算 ========================================================================= 性能提升:速度和内存 要使R代码运行速度更快,有以下建议: 通过向量化的方式优化.使用字节码编译等: 将代码中最消耗CPU的核心部分用编译型语言编写,如C或C++: 将代码用某种并行的方式编写. 消除显示循环: 采用向量化提升速度

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题.学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源.虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼. 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言.这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE

一. 实训内容 利用R语言对Java项目程序进行调用,本实验包括利用R语言对java的.java文件进行编译和执行输出. 在Java中调用R语言程序.本实验通过eclipse编写Java程序的方式,调用R语言的脚本文件进行传值运算,并将执行后的结果返回给Java程序. 二. 实验课题目标 要求能在R x64 3.6.1程序中进行简单的工作空间切换功能,以及掌握基本的shell.exec()和system()函数的应用. 掌握在R语言中进行包的下载和加载的方法,以及启动Rserve服务的方法. 掌

1.     参考<R语言编程艺术>(Norman Matloff) chapter 14 & chapter 15 2.     方法 (1)向量化 与非向量化-循环做个对比: (2)R中调用C或cpp 通过Rstudio建立R包,R包中可以联合使用cpp.仅拿循环做个例子,cpp中做循环的速度秒杀R. 查看R包的源文件,可以发现许多R包其实是用了.cpp的! (3)多线程 若在Rgui中直接运行程序,1个核跑1个Rgui:若电脑有4个核,就可以开4个Rgui跑4个程序. 使用多线程

概率图模型 基于R语言 这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio

R语言服务器程序 Rserve详解 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网-.都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各

1.       绩效评估 时间的确定 R测量时间是在最简单的方式提供是system.time性能. system.time(expr, gcFirst=TRUE) 这个函数会在不减少程序执行性能的情况下,执行表达式expr,gcFrist则是指定程序执行前是否先执行垃圾回收. do.stuff <- function(){ a <- 1:100000 for(i in 1:100000){ a[i] <- a[i]^2 } a } system.time(do.stuff()) 监控内

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

前言 人类总是在生活中摸索规律,把规律总结为经验,再把经验传给后人,让后人发现更多的规规律,每一次知识的传递都是一次进化的过程,最终会形成了人类的智慧.自然界规律,让人类适者生存地活了下来,聪明的科学家又把生物进化的规律,总结成遗传算法,扩展到了更广的领域中. 本文将带你走进遗传算法的世界. 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,从生物进化的一些现象发展起

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html Tuesday, March 31, 2015 之前用rvest帮人写了一个定期抓取amazon价格库存,并与之前价格比较的小程序,算是近期写过的第一个完整的程序了.里面涉及了一些报错的处理. 这里主要参考了stackoverflow上的以下问答: How to skip an error in a loop skip to next value of loop upon error in R

问题描述: 在R中使用多线程对数据库进行写入,在服务器端运行脚本(linux环境),总是在第6-7万个任务线程时,出现无法连接到数据库的问题.任务中断,错误信息为task 6xxxx failed,Can't connect to database. 而远程端在windows环境下执行时,却没有问题. 问题出现了很久,只所以动不起念头去解决,是隐约觉得问题出现在R语言工具包或linux操作系统底层的问题. 这两者都不是我能handle的领域.即使花了极大精力去定位问题,定位到了我也未必能解决.

最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图样图森破. 首先,数据分析是一个非常庞杂的职能,也许岗位抬头均为数据分析师的两人,做的事情却大不相同——比如使用hadoop做日志统计和使用Excel处理报表,这简直是两个领域,相互之间的职能了解,可能仅为对方工作的冰山一角. 其次,无论任何行业的数据分析,其日常工作主要为以下几块: 数据获取——数