在R中，在循环中扩展数据结构是低效的。如何预分配一定大小的list？matrix通过ncol和nrow参数使这变得容易。如何在列表中做到这一点？例如:x我认为这是低效的。有什么更好的方法来做到这一点？ 最佳答案 vector可以创建所需模式和长度的空向量。x 关于performance-R中的预分配列表，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12464379/
根据CreatinganRdataframerow-by-row，使用rbind附加到data.frame并不理想，因为它每次都会创建整个data.frame的副本。如何在R中累积数据，从而生成data.frame而不会产生这种惩罚？中间格式不需要是data.frame。 最佳答案 第一种方法我尝试访问预先分配的data.frame的每个元素:res但是tracemem变得疯狂(例如data.frame每次都被复制到一个新地址)。替代方法(也不起作用)一种方法(不确定它是否更快，因为我还没有进行基准测试)是创建一个data.fram
根据CreatinganRdataframerow-by-row，使用rbind附加到data.frame并不理想，因为它每次都会创建整个data.frame的副本。如何在R中累积数据，从而生成data.frame而不会产生这种惩罚？中间格式不需要是data.frame。 最佳答案 第一种方法我尝试访问预先分配的data.frame的每个元素:res但是tracemem变得疯狂(例如data.frame每次都被复制到一个新地址)。替代方法(也不起作用)一种方法(不确定它是否更快，因为我还没有进行基准测试)是创建一个data.fram
我尝试使用XLConnect包将约30MB的Excel电子表格加载到R中。这是我写的:wb大约15秒后，我收到以下错误:Error:OutOfMemoryError(Java):GCoverheadlimitexceeded.这是XLConnect软件包的限制，还是有办法调整我的内存设置以允许更大的文件？感谢任何解决方案/提示/建议。 最佳答案 听从他们website的建议:options(java.parameters="-Xmx1024m")library(XLConnect) 关于
我尝试使用XLConnect包将约30MB的Excel电子表格加载到R中。这是我写的:wb大约15秒后，我收到以下错误:Error:OutOfMemoryError(Java):GCoverheadlimitexceeded.这是XLConnect软件包的限制，还是有办法调整我的内存设置以允许更大的文件？感谢任何解决方案/提示/建议。 最佳答案 听从他们website的建议:options(java.parameters="-Xmx1024m")library(XLConnect) 关于
在C++程序中，当它读取如下字符串时有一个要点:"NONAME_1_1\r"\r给我带来了麻烦。我猜它会打印或添加类似“^M”的东西。这样对吗？无论如何，它给我带来了问题，我想摆脱它。我无法修改输入。我想知道此时我如何使用C++并以最简单的方式删除该字符串的\r。我知道如何在bash上做到这一点，但在C++上一无所知。谢谢。 最佳答案 我假设通过字符串，你的意思是std::string。如果它只是需要删除的字符串的最后一个字符，你可以这样做:mystring.pop_back();mystring.erase(mystring.si
在C++程序中，当它读取如下字符串时有一个要点:"NONAME_1_1\r"\r给我带来了麻烦。我猜它会打印或添加类似“^M”的东西。这样对吗？无论如何，它给我带来了问题，我想摆脱它。我无法修改输入。我想知道此时我如何使用C++并以最简单的方式删除该字符串的\r。我知道如何在bash上做到这一点，但在C++上一无所知。谢谢。 最佳答案 我假设通过字符串，你的意思是std::string。如果它只是需要删除的字符串的最后一个字符，你可以这样做:mystring.pop_back();mystring.erase(mystring.si
我受到fst包的启发，尝试编写一个C++函数来快速将我在R中的一些数据结构序列化到磁盘。但即使在非常简单的对象上，我也无法达到相同的写入速度。下面的代码是将一个1GB的大vector写入磁盘的简单示例。使用自定义C++代码，我实现了135MB/s的写入速度，这是我的磁盘根据CrystalBench的限制。在相同的数据上，write_fst实现了223MB/s的写入速度，这似乎是不可能的，因为我的磁盘无法写入那么快。(注意，我使用的是fst::threads_fst(1)和compress=0设置，文件的数据大小相同。)我错过了什么？如何让C++函数更快地写入磁盘？C++代码:#incl
我受到fst包的启发，尝试编写一个C++函数来快速将我在R中的一些数据结构序列化到磁盘。但即使在非常简单的对象上，我也无法达到相同的写入速度。下面的代码是将一个1GB的大vector写入磁盘的简单示例。使用自定义C++代码，我实现了135MB/s的写入速度，这是我的磁盘根据CrystalBench的限制。在相同的数据上，write_fst实现了223MB/s的写入速度，这似乎是不可能的，因为我的磁盘无法写入那么快。(注意，我使用的是fst::threads_fst(1)和compress=0设置，文件的数据大小相同。)我错过了什么？如何让C++函数更快地写入磁盘？C++代码:#incl
在给定相同输入时，R的sum()函数和RcppArmadillo的accu()函数的结果存在细微差别。例如以下代码:R:vecC++://[[Rcpp::depends("RcppArmadillo")]]//[[Rcpp::export]]doubleaccu(arma::vec&obj){returnarma::accu(obj);}给出结果:0.00047941851844312633(C++)0.00047941851844312628(R)根据http://keisan.casio.com/calculator真正的答案是:4.79418518443126270948E-4这
