我发现自己经常编写代码,例如
#' @param x input vector
#' @param ... passed to [slow_fun()]
fast_fun <- function(x, ...) {
u <- unique(x)
i <- match(x, u)
v <- slow_fun(u, ...)
v[i]
}
加速一个缓慢的矢量化“纯”函数,其中每个输入项理论上可以单独计算,并且输入预计包含许多重复项。
现在我想知道这是否是实现这种加速的最佳方式,或者是否有一些函数(最好是在基本R或tidyverse中)同时执行诸如唯一
和匹配
之类的操作?
谢谢你提供的答案。我编写了一个小型基准测试套件来比较这些方法:
method <- list(
brute = slow_fun,
unique_match = function(x, ...) {
u <- unique(x)
i <- match(x, u)
v <- slow_fun(u, ...)
v[i]
},
unique_factor = function(x, ...) {
if (is.character(x)) {
x <- factor(x)
i <- as.integer(x)
u <- levels(x)
} else {
u <- unique(x)
i <- as.integer(factor(x, levels = u))
}
v <- slow_fun(u, ...)
v[i]
},
unique_match_df = function(x, ...) {
u <- unique(x)
i <- if (is.numeric(x)) {
match(data.frame(t(round(x, 10))), data.frame(t(round(u, 10))))
} else {
match(data.frame(t(x)), data.frame(t(u)))
}
v <- slow_fun(u, ...)
v[i]
},
rcpp_uniquify = function(x, ...) {
iu <- uniquify(x)
v <- slow_fun(iu[["u"]], ...)
v[iu[["i"]]]
}
)
exprs <- lapply(method, function(fun) substitute(fun(x), list(fun = fun)))
settings$bench <- lapply(seq_len(nrow(settings)), function(i) {
cat("\rBenchmark ", i, " / ", nrow(settings), sep = "")
x <- switch(
settings$type[i],
integer = sample.int(
n = settings$n_distinct[i],
size = settings$n_total[i],
replace = TRUE
),
double = sample(
x = runif(n = settings$n_distinct[i]),
size = settings$n_total[i],
replace = TRUE
),
character = sample(
x = stringi::stri_rand_strings(
n = settings$n_distinct[i],
length = 20L
),
size = settings$n_total[i],
replace = TRUE
)
)
microbenchmark::microbenchmark(
list = exprs
)
})
library(tidyverse)
settings %>%
mutate(
bench = map(bench, summary)
) %>%
unnest(bench) %>%
group_by(n_distinct, n_total, type) %>%
mutate(score = median / min(median)) %>%
group_by(expr) %>%
summarise(mean_score = mean(score)) %>%
arrange(mean_score)
目前,基于rcpp的方法在我的机器上的所有测试设置中都是最好的,但几乎没有超过独特的然后匹配的方法。我怀疑x
越长,性能上的优势就越大,因为unique-then-match需要对数据进行两次传递,而uniquify()
只需要一次传递。
|expr | mean_score|
|:---------------|----------:|
|rcpp_uniquify | 1.018550|
|unique_match | 1.027154|
|unique_factor | 5.024102|
|unique_match_df | 36.613970|
|brute | 45.106015|
我终于设法击败独特()
和匹配()
使用Rcpp
在C中使用std::unordered_map
作为核心簿记数据结构手工编码算法。
以下是源代码,可以通过将其写入文件并在其上运行Rcpp::sourceCpp
在R中使用。
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
template <int T>
List uniquify_impl(Vector<T> x) {
IntegerVector idxes(x.length());
typedef typename Rcpp::traits::storage_type<T>::type storage_t;
std::unordered_map<storage_t, int> unique_map;
int n_unique = 0;
// 1. Pass through x once
for (int i = 0; i < x.length(); i++) {
storage_t curr = x[i];
int idx = unique_map[curr];
if (idx == 0) {
unique_map[curr] = ++n_unique;
idx = n_unique;
}
idxes[i] = idx;
}
// 2. Sort unique_map by its key
Vector<T> uniques(unique_map.size());
for (auto &pair : unique_map) {
uniques[pair.second - 1] = pair.first;
}
return List::create(
_["u"] = uniques,
_["i"] = idxes
);
}
// [[Rcpp::export]]
List uniquify(RObject x) {
switch (TYPEOF(x)) {
case INTSXP: {
return uniquify_impl(as<IntegerVector>(x));
}
case REALSXP: {
return uniquify_impl(as<NumericVector>(x));
}
case STRSXP: {
return uniquify_impl(as<CharacterVector>(x));
}
default: {
warning(
"Invalid SEXPTYPE %d (%s).\n",
TYPEOF(x), type2name(x)
);
return R_NilValue;
}
}
}
我最近找到了一个冷静、快速的答案,
匹配(数据帧(t(x)),数据。帧(t(y)))
和往常一样,使用浮动时要小心。我推荐这样的东西
匹配(data.frame(t(round(x,10))),数据。框架(t(圆形(y)))
在这种情况下。
也许你可以试着把factor
当作。整数
如下所示
as.integer(factor(x))
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