我试图在Rcpp中选择一个子矩阵具有不连续的切片。等效的R代码是>xx=matrix(0,nrow=10,ncol=8)>xx[,c(1,3,4)][,1][,2][,3][1,]000[2,]000[3,]000[4,]000[5,]000[6,]000[7,]000[8,]000[9,]000[10,]000在Rcpp中，我尝试做Rcpp::NumericMatrixxx(10,8);Rcpp::NumericMatrixaa=xx(Rcpp::Range(0,9),Rcpp::NumericVector::create(1,3,4));然而，这给出了error:nomatchfo
我有这行R代码:croppedDNA它所做的是识别DNA序列矩阵(1行=一个序列)中不通用(信息性)的位点(列)，并将它们从矩阵中子集化以制作新的“裁剪矩阵”，即摆脱值相同的所有列。对于大数据集，这大约需要6秒。我不知道我是否可以在C++中更快地完成它(仍然是C++的初学者)但是尝试对我来说会有好处。我的想法是使用Rcpp，遍历CharacterMatrix的列，将列(站点)拉出作为CharacterVector检查它们是否相同。如果它们相同，记录该列号/索引，对所有列继续。然后在最后制作一个仅包含这些列的新CharacterMatrix。重要的是，我要保留行名和列名，因为它们在矩阵的
虽然我可以通过在std::sort中指定UTF-8语言环境来成功地对带有重音元音的西类牙语单词进行排序，//[[Rcpp::export]]std::vectorsort_words(std::vectorx){std::sort(x.begin(),x.end(),std::locale("en_US.UTF-8"));returnx;}/***Rwords我不知道如何用map做同样的事情://slightlymodifiedversionoftableConhttp://adv-r.had.co.nz/Rcpp.html//[[Rcpp::export]]std::maptable
灵感来自文章http://gallery.rcpp.org/articles/parallel-distance-matrix/，我尝试使用RcppParallel在高维参数空间中运行强力搜索以使用多线程进行回测。我一直卡在如何在struct部分调用自定义函数。思路是这样的:首先，先在R中创建一个参数矩阵NumericMatrixparams_mat，使用List,NumericVector,CharacterVector数据类型的回测数据，如ListData_1，NumericVectorData_2,CharacterVectorData_3,...，对于每个参数场景params_
我对使用Rcpp创建列数可变的数据框很感兴趣。也就是说，我的意思是列数只有在运行时才知道。有些列是标准列，但其他列将重复n次，其中n是我在特定运行中考虑的特征数。我知道我可以按如下方式创建数据框:IntegerVectori1(3);i1[0]=4;i1[1]=2134;i1[2]=3453;IntegerVectori2(3);i2[0]=4123;i2[1]=343;i2[2]=99123;DataFramedf=DataFrame::create(Named("V1")=i1,Named("V2")=i2);但在这种情况下，假定列数为2。为了简化我需要的解释，假设我想传递一个SE
代码如下:#include#include#include#includeusingnamespaceRcpp;//[[Rcpp::export]]doubleeudist(NumericVectorx,NumericVectory){intnx=x.size();intny=y.size();std::cout将其采购到R后，我得到以下结果，显然它在出现错误时不会中止:#////////////////////////////////////////////////////sourceCpp('x.cpp')#/////////////////////////////////////
观察对于中等大小的矩阵，arma::mat类型的矩阵从R传递到C++的开销比NumericMatrix类型慢得多。就像花费大约250倍的时间一样。这是一个最小的例子#include//[[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]usingnamespaceRcpp;usingnamespacearma;//[[Rcpp::export]]doubletest_nm(NumericMatrixX){return0.0;}//[[Rcpp::export]]doubletest_arma(matX){return0.0;}//[[Rcpp::export]]double
我是R语言领域的新手，但我需要在我的C++代码中通过irlba计算奇异值分解。为此，我使用RInside库。RInsideR(argc,argv);std::stringcmd="S现在我需要将带有奇异vector的Rcpp::List的结果转换为std::vector问题:将执行svd的结果转换为std::vector的最佳方法是什么？如何将写为std::vector的输入矩阵转换为适合将其用作irlba中svd函数的输入参数的格式？ 最佳答案 要从C++类型转换为R对象，您可以使用wrap.我通常构造NumericMatrix的
我需要计算一个相似性度量，称为R中二进制vector的大型矩阵(600,000x500)上的Dice系数。为了提高速度，我使用C/Rcpp。该功能运行良好，但由于我不是背景计算机科学家，我想知道它是否可以运行得更快。此代码适合并行化，但我没有并行化C代码的经验。Dice系数是相似性/不相似性的简单度量(取决于您如何看待)。它旨在比较不对称二元vector，这意味着其中一个组合(通常为0-0)并不重要，并且一致(1-1对)比不一致(1-0或0-1对)具有更大的权重。想象一下以下列联表:101ab0cd骰子系数为:(2*a)/(2*a+b+c)这是我的Rcpp实现:library(Rcpp
我刚开始学习R，因此遇到了看似微不足道的问题。我试图弄清楚R中的值是如何输出的。在C++中，我们只使用返回变量，但R似乎不是这种情况。假设我有一个函数接受4个输入参数，将这些参数传递给c++函数执行所需的计算，现在如果我想在R中加载这个myfun并从c++函数中获取输出，我需要做什么？以下是我尝试使用的模板。extern"C"{SEXPmyfun(SEXPS,SEXPA,SEXPB,SEXPC){//willcallthisfunctionfromR.SEXPrate,dir,list,list_names;//declarevariablesPROTECT(rate=allocMat
