Vectorized（向量化） 根据Hadley Wickham在其著作Advanced R中第一章所涉及到的内容，R最底层的数据结构只有两种：向量（vector）和列表（list），其他所有的数据格式都是通过这两种最基本的数据结构衍化而来...有鉴于此，C++可作为一种比较好的替代手段。R语言提供了一个很好的C++语言的接口，Rcpp包能够比较方便调用C++的语句进行操作。...在这里会自动调用已经配置好的C++头文件，并自动编译而后运行。调用的C++语句,在R语言中皆有相对应的数据格式。...通过运行结果可以发现，Rcpp调用的底层循环略优于data.table的向量化，运行时间在0.03s左右。...总结 通过上面的运行效率排序可以发现： 我们也可以总结出以下两点： 在R语言中一般意义上的数据操作，能够向量化尽量进行向量化，For循环尽量避免使用。
R语言为其他的语言提供了很多接口，其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。...此工具包中有四个核心的包：RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab；RcppEigen 高优化的线性代数计算；RInside实现在C++中调用R代码；RcppParallel...我们首先看下包的安装： install.packages('Rcpp') install.packages("inline") 接下来我们看下C++与R进行数据交互的共有数据格式及其函数名称： 向量:...在构建好C++文件后，我们可以通过Rcpp自带的sourceCpp将C++文件引入R语言之后其函数就可以像R中的函数一样直接被调用。 ?...当然，我们可以自己根据自己的需要对函数进行改写，函数的书写格式如下： ? 那么，在R包中我们需要怎么去调用C++呢，那就需要构建对应的代码，引入所需要的库文件。
参考图书：《Rcpp：R 与 C++ 的无缝整合》 Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。 我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。...fibonacci(x - 1) + fibonacci(x - 2); } R 通过 .Call() 可以在 R 和 C++ 之间传递对象。...❝inline 包通过提供一个涵盖编译、链接、加载三个步骤的完整封装器，因而程序员可以集中精力在真正工作的代码上（C、C++ 和 Fortran 三者之一），而忽略针对不同操作系统特定的编译、链接、加载细节...[[Rcpp::export]] 这个属性，然后该代码即可通过 sourceCpp() 进行调用。...可以看到，通过 R 调用 c++ 简化到了仅仅添加一些必要的头文件和属性信息即可，不需要改动工作代码本身。当然，强大的 Rcpp 不仅仅如此，它还提供了诸多的与 R 交互的数据类型，后续再学习分享。
R语言在数据处理方面很是强大，然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理，大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法： 安装R包：Rcpp。当然，我们这次环境是Linux下的。...创建C++的代码文件，vim R_C.cpp，然后将我们已经写好的计算均值的代码复制到里面 注意每一个函数之前，都有加一个//[[Rcpp::export]] ?...保存文件，接下来打开R语言，导入R包Rcpp： 载入已经写好的C++程序。...代码： Library(Rcpp) Rcpp::sourceCpp('/var/www/html/open_c/R_C.cpp') a=sample(20) average(a,20)# 调用C++函数...C++代码： #include #include #include #include #include
代码实现 这里我们以GO数据库为例 因为我是从写好的整个函数里摘出对应的代码的，所以先需要给一些参数赋值，同时我们取500个感兴趣（这里只是示例）的基因作为输入 #注意在调试代码的时候不要与以下变量重名...虽然我们不会c++，但是我们只需要会用顾叔的代码就好了，这就是一名生（代）信（码）工（裁）程（缝）师应有的修养。...对基因集列表每一个子列表进行循环，判断基因是否在通路中，返回在通路中的差异表达基因 genes_in_set<-intersectToList(gene_sets, genes) #x为每个通路中富集到基因的数量...对基因集列表每一个子列表进行循环，判断基因是否在通路中，返回在通路中的差异表达基因 genes_in_set<-intersectToList(gene_sets, genes) #x为每个通路中富集到基因的数量...R语言中intersect函数在进行一万多次富集分析时明显较慢，我们可以使用顾叔用c++写的相同功能的函数可以提升一点富集分析的效率。
需要用到的包：microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp 代码分析 首先是确定哪个是瓶颈，Rprof()是可以分析的一个内置工具，但是这个结果不确定，取决于外部环境...矩阵 数据框中提取行比矩阵中慢约150倍。有没有见过显示n是6L，而不是6的情况，L是一个简写，用于生成 一个整型，应该是long吧，R中数值是以双精度存储的。...Rcpp C++是一个现代、快速并具有较强支持度的语言，包含各种库。Rcpp提供了一个友好的API，编写高性能代码，C++中瓶颈的典型是地址循环与递归函数。...cppFunction()可以转换成R代码。...add_r R语言版 # C++版 library(Rcpp) cppFunction( double add_cpp(double x, double
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。...向量的创建也可以通过面向对象的方式实现： x <- vector(mode = "integer", length = 5) 参数 mode 为向量中存储的数据类型，对应 R 语言中基本的数据类型，如整型...这时使用 Rcpp 包调用 C++ 的代码，采用并行计算的方式加快计算速度。对于矩阵的计算操作，安装 Rcpp 包的同时还需要安装 RcppEigen 包。...依赖的包安装完成后，新建一个 matrix.cpp 文件，将下面的代码复制到该文件中保存。...将其输入到 R 终端中，细心的你会发现这与矩阵计算特征值和特征向量的函数 eigen() 返回的类型一致。这种定义了名称的列表对于包含多个返回值的函数非常方便。
众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。...本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。...让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。下面的代码输出原始数据框： ?...2.将条件语句的判断条件移至循环外 将条件判断语句移至循环外可以提升代码的运算速度，接下来本文将利用包含100,000行数据至1,000,000行数据的数据集进行测试： ?...接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程，并将其与ifelse()进行比较。 ? 下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。 ?
❝学习材料：《Rcpp：R与C++的无缝整合》❞ 斐波那契数列指的是每一项都等于前两项之和的数列，定义为 F[1]=1 F[2]=1 F[n]=F[n-1]+F[n-2]（n>=3） 本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式...（R与Rcpp）对计算效率的影响，以及在 R 中如何简单使用 C++。... #include #include Rcpp.h> using namespace Rcpp; // 通过 3 部分定义 C++ 类 Fib： // 1....file134444f2bd94.cpp:5 运行： system.time(fibonacci3(35)) #> user system elapsed #> 0 0 0 小结 通过浏览不同的实现思路和源代码...，相信每个R读者都会有自己对于算法和底层实现的新认知。
继之前帮站长debug之后，站长发了第三段代码给我，我跑了一下，一切顺利，不得不感慨站长的R语言水平真是日渐高涨呀。...首先，我们看看最花费时间的这段函数： 第一招：用apply函数代替For循环 其实我们知道在R里面最能提升效率的一个方法就是少用For循环，多用apply，因为R是面向数组的语言，apply面向数组遍历...第三招：利用C语言脚本执行函数 Hadley大神最推崇的方法是把函数用C/C++语言重写之后，在R里面调用执行。...但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理...好了，通过以上的实测比较，我们了解到在R里面解决一个问题可以有很多不同的方法和策略，不同的方式结果可能结果相同但效率却千差万别，或许这就是R语言让新手容易感到困惑的地方，一旦经历一个学习曲线之后，这也是
转载于36大数据，原文作者：Selva Prabhakaran 译者：fibears 众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。...本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。...2.将条件语句的判断条件移至循环外 将条件判断语句移至循环外可以提升代码的运算速度，接下来本文将利用包含100,000行数据至1,000,000行数据的数据集进行测试： ?...接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程，并将其与ifelse()进行比较。 ? 下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。 ?...9.利用并行运算 并行运算的代码： ? 10.尽早地移除变量并恢复内存容量 在进行冗长的循环计算前，尽早地将不需要的变量移除掉。
文章里面是自己测了8个TNBC病人的转录组然后分析，但是我们有TCGA数据库，所以可以复现，这就是为什么标题是七步走纯R代码通过数据挖掘复现一篇实验文章！...数据下载 这里参考去年的学徒数据挖掘：送你一篇TCGA数据挖掘文章 表达矩阵下载及临床信息下载 ? GTF文件 ? Step2....数据清洗 ---- 提高数据清洗的能力，将会很大程度的提高你做分析数据的速度，可能有的人还是习惯用Excel来清洗数据，但是我建议能用代码的尽量用代码解决,数据清洗思路也很重要，一定要清楚你的目标，然后思考可能实现的途径...img rownames(expr) # 学徒在这里考虑到模仿的文章里面是8个病人，所以这里剔除了2个病人。...，但是如何利用富集到的通路去讲你的生物学故事，则十分重要 因为内容太多，微信推文排版限制，第七步WGCNA需要大家移步到本期第3条查看，谢谢！
_64 : RInside Examples R-RUnit.noarch : R Unit test framework R-Rcpp.x86_64 : Seamless R and C++ Integration...R-Rcpp-devel.x86_64 : Rcpp Development Files R-Rcpp-examples.x86_64 : Rcpp Examples R-core.x86_64 :...在服务器端安装 Rstudio-server 之后就可以通过浏览器访问 R，非常的方便。...后面需要安装 R 包，都可以通过 bioconda 进行安装了，非常的方便。.../R/4.2.1/lib/R/library" #上面有两个，我们想安装到第二个路径中 #先在命令行给到目录修改权限、doc为包的介绍html存放目录也需要权限 sudo chmod -R 777 /opt
二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。...优点： 端到端开发到执行（一些 brokers package 允许执行，IB） 开发速度快（比 Python 的代码少 60%） 开源包多 成熟的量化交易包（quantstrat、quantmod、performanceanalyitics...、xts） 社区最大 使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C 缺点： 比 Python 慢，尤其是在迭代循环和非向量化函数中 比 Matlab 绘图差，难以实现交互式图表 创建独立应用程序的能力有限...最适合一般编程和应用程序开发 可连接 R、C++ 和其他语言的「胶水」语言 总体速度最快，尤其是在迭代循环中 缺点： 有一些不成熟的包，尤其是交易包 有些包与其他包不兼容或包含重叠 在金融领域的社区比...作为 MathWorks 开发的一种专用编程语言，MATLAB 允许矩阵运算、函数和数据绘图、算法实现、用户界面创建，以及与用其他语言（包括 C、C++、C#、Java、Fortran、Python）写成的程序进行交互
二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。...优点 端到端开发到执行（一些 brokers package 允许执行，IB）； 开发速度快（比 Python 的代码少 60%）； 开源包多； 成熟的量化交易包（quantstrat、quantmod...、performanceanalyitics、xts）； 社区最大； 使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C。...； 最适合一般编程和应用程序开发； 可连接 R、C++ 和其他语言的「胶水」语言； 总体速度最快，尤其是在迭代循环中。...作为 MathWorks 开发的一种专用编程语言，MATLAB 允许矩阵运算、函数和数据绘图、算法实现、用户界面创建，以及与用其他语言（包括 C、C++、C#、Java、Fortran、Python）写成的程序进行交互
稍微对中文文本挖掘有所了解的小伙伴们都知道，虽然当前的分词统计模型已经具有了部分识别未登记词（没有录入到内置词库中的词）的能力，但是分词的好坏很大程度上仍旧取决于内置词库的的全面与准确性，这对一些专业领域来说尤其明显...注：github是世界上最大的第三方开源代码托管网站，许多R包的作者都把自己的代码放在github上进行托管与共享。 因为cidian没有经过CRAN发布，所以需要首先获得开发者工具才能进行安装。...3> “pbapply”能够为*apply族函数增加进度条（progress bar） 4> “Rcpp”，“RcppProgress”能够让R直接调用外部的C++程序，大大增加运算速度（jieba本身就是一个...C++库，jiebaR则是把这个C++库用R封装了）。...转化后的txt词库文件的样子如下： ? 进 阶技巧 不知小伙伴们有没有发现，目前大猫教大家的方法只适用于单一的词库，如果需要一次性导入几十个乃至几百个词库，总不可能把路径一个个用硬代码写出来把？
载入R包 我们先下载需要载入的R包，代码来源于文献提供的代码： GitHub - Precancer/SCC: Immune evasion before tumor invasion in early...#以下代码是文章作者提供的 #而我们没在GEO数据库中找到previous.lung.cancer和批次信息，先注释掉 #p.lc的基因 可视化： 我们要复现的是这篇文章figure2的图b，文章通过上述代码流程识别到模块之后，使用mSigDB数据库的cancer hallmarks进行富集分析。...且富集到的通路都能对应上，就是图顺序乱了，不影响解读： 附注 附：mSigdb_enrich_function.R脚本内容，是我自己简单造的一个用于mSigDB数据库富集分析的轮子，用了顾叔的提速富集分析代码...n_universe = length(universe) n_genes = length(genes) #对基因集列表每一个子列表进行循环，判断基因是否在通路中 genes_in_set
我们将使用以下公式计算指数加权波动率： S [t] ^ 2 = SUM（1-a）* a ^ i *（r [t-1-i]-rhat [t]）^ 2，i = 0…inf 其中rhat [t]是对应的指数加权平均值...rhat [t] = SUM（1-a）* a ^ i * r [t-1-i]，i = 0…inf 上面的公式取决于每个时间点的完整价格历史记录，并花了一些时间进行计算。...因此，我想分享Rcpp和RcppParallel如何帮助我们减少计算时间。 我将使用汇率的历史数据集 作为测试数据。...; using namespace std; // [[Rcpp::plugins(cpp11)]] //ema[1] = 0 //ema[t] = (1-a)*r[t-1] + (1-a)*a...执行此代码花了一段时间。但是，代码可以并行运行。以下是RcppParallel版本。
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