我必须使用big.matrix对象,我无法计算某些功能。让我们考虑以下big.matrix:
let(:image) { File.new('path/to/img.jpg') }
# Then in the test...
user.update(avatar: image)
相应的矩阵对象是:
# create big.matrix object
x <- as.big.matrix(
matrix( sample(1:10, 20, replace=TRUE), 5, 4,
dimnames=list( NULL, c("a", "b", "c", "d")) ) )
> x
An object of class "big.matrix"
Slot "address":
<pointer: 0x00000000141beee0>
如果我用矩阵对象计算这个操作,它可以工作:
# create matrix object
x2<-x[,]
> x2
a b c d
[1,] 6 9 5 3
[2,] 3 6 10 8
[3,] 7 1 2 8
[4,] 7 8 4 10
[5,] 6 3 6 4
如果我使用big.matrix对象(事实上我必须使用它),它不起作用:
sqrt(slam::col_sums(x2*x2))
> sqrt(slam::col_sums(x2*x2))
a b c d
13.37909 13.82027 13.45362 15.90597
问题是2:*操作(创建矩阵的每个元素的平方),这会产生错误:
x * x中的错误:非数字参数转换为二元运算符
和sqrt函数,它产生错误:
sqrt(x)中的错误:数学函数的非数字参数。
如何使用big.matrix对象计算此操作?
答案 0 :(得分:1)
使用@NgModule({
imports: [RouterModule.forChild([
{ path: Constants.DASHBOARDROUTE, component: DashboardComponent}
])],
exports: [RouterModule]
})
export class DashboardRoutingModule {}
个对象,我找到了两个提供良好性能的解决方案:
big.matrix
的列块上使用R函数并汇总结果。它很容易做,只使用R代码。 在您的情况下,列数增加10,000倍:
big.matrix
因此,require(bigmemory)
x <- as.big.matrix(
matrix( sample(1:10, 20000, replace=TRUE), 5, 40000,
dimnames=list( NULL, rep(c("a", "b", "c", "d"), 10000) ) ) )
print(system.time(
true <- sqrt(colSums(x[,]^2))
))
print(system.time(
test1 <- biganalytics::apply(x, 2, function(x) {sqrt(sum(x^2))})
))
print(all.equal(test1, true))
非常快,但需要RAM中的所有矩阵,而colSums
速度慢但内存效率高。折衷方案是使用这样的东西:
biganalytics::apply
修改:现在在 bigstatsr 包中实现:
CutBySize <- function(m, block.size, nb = ceiling(m / block.size)) {
int <- m / nb
upper <- round(1:nb * int)
lower <- c(1, upper[-nb] + 1)
size <- c(upper[1], diff(upper))
cbind(lower, upper, size)
}
seq2 <- function(lims) seq(lims["lower"], lims["upper"])
require(foreach)
big_aggregate <- function(X, FUN, .combine, block.size = 1e3) {
intervals <- CutBySize(ncol(X), block.size)
foreach(k = 1:nrow(intervals), .combine = .combine) %do% {
FUN(X[, seq2(intervals[k, ])])
}
}
print(system.time(
test2 <- big_aggregate(x, function(X) sqrt(colSums(X^2)), .combine = 'c')
))
print(all.equal(test2, true))
答案 1 :(得分:0)
我不知道这是否是最快的方法,尝试使用:
biganalytics::apply(x, 2, function(x) {sqrt(sum(x^2))})