Question

我有一个程序，我需要在Rcpp中重复计算立方体X(nRow, nCol, nSlice)的每个切片的列平均值，结果意味着形成矩阵M(nCol, nSlice)。以下代码产生错误：

#include <RcppArmadillo.h>

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp; 
using namespace arma;

// [[Rcpp::export]]

mat cubeMeans(arma::cube X){
   int nSlice = X.n_slices;
   int nCol = X.n_cols;
   int nRow = X.n_rows;
   arma::vec Vtmp(nCol);
   arma::mat Mtmp(nRow, nCol);
   arma::mat Means(nCol, nSlice);
   for (int i = 0; i < nSlice; i++){
      Mtmp = X.slice(i);
      for(int j = 0; j < nCol; j++){
         Vtmp(j) = sum(Mtmp.col(j))/nRow; 
      }
      Means.col(i) = Vtmp;
   }
  return(wrap(Means));
}

'/ Rcpp / internal / Exporter.h:31:31：错误：没有匹配函数来调用'arma :: Cube :: Cube（SEXPREC *＆amp;）'

我无法弄明白。当函数的输入是一个矩阵（并返回一个向量）时，我没有得到错误。但是，我把上述功能作为我主程序的一部分，即

#include <RcppArmadillo.h>

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using namespace arma;

mat cubeMeans(arma::cube X){
  int nSlice = X.n_slices;
  ...
  return(Means);
}

// [[Rcpp::export]]

main part of program

程序编译成功，但速度很慢（几乎与使用colMeans的程序的R版本一样慢）。有没有更好的方法来计算多维数据集上的列方式，为什么我会收到编译错误？

我很感激任何帮助。

此致

Answer 1

尝试使用arma::cube作为Rcpp函数参数时，我也收到此错误。 ~~基于编译器错误，我认为这是因为当前没有定义Rcpp::wrap<arma::cube>（需要处理传递给函数的R对象）。~~†读完一对后在线相关示例，看起来典型的解决方法是将您的R array作为NumericVector读取，并且因为它保留了其dims属性，请使用这些来设置{{1}尺寸。尽管需要额外的一两步来解释~~缺少arma::cube专业化~~†，但我放在一起的Armadillo版本似乎比我的R解决方案要快得多：

wrap

我正在利用#include <RcppArmadillo.h> // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] // [[Rcpp::export]] arma::mat cube_means(Rcpp::NumericVector vx) { Rcpp::IntegerVector x_dims = vx.attr("dim"); arma::cube x(vx.begin(), x_dims[0], x_dims[1], x_dims[2], false); arma::mat result(x.n_cols, x.n_slices); for (unsigned int i = 0; i < x.n_slices; i++) { result.col(i) = arma::conv_to<arma::colvec>::from(arma::mean(x.slice(i))); } return result; } /*** R rcube_means <- function(x) t(apply(x, 2, colMeans)) xl <- array(1:10e4, c(100, 100 ,10)) all.equal(rcube_means(xl), cube_means(xl)) #[1] TRUE R> microbenchmark::microbenchmark( "R Cube Means" = rcube_means(xl), "Arma Cube Means" = cube_means(xl), times = 200L) Unit: microseconds expr min lq mean median uq max neval R Cube Means 6856.691 8204.334 9843.7455 8886.408 9859.385 97857.999 200 Arma Cube Means 325.499 380.540 643.7565 416.863 459.800 3068.367 200 */的{{1}}函数重载将默认计算列均值的事实（arma::mean将为您提供该切片的行方式）。

编辑†第二个想法，我不确定这是否与arma::mat有关 - 但这个问题似乎与丢失有关{ {1}} arma::mean(x.slice(i), 1)的专业化 - Rcpp的Exporter.h第31行：

Rcpp::wrap

无论如何，我使用的Exporter<> /设置尺寸方法似乎是目前的功能解决方案。

根据您在问题中描述的输出维度，我假设您希望生成的矩阵的每一列都是相应数组切片的列平均值的向量（第1列=第1列的列平均值等等... ），即

arma::cube

但如果需要，你可以改变这一点。

列意味着3d矩阵（立方体）Rcpp

1 个答案: