我想问一下,在r脚本中使用循环函数而不是使用库库更好吗?比如,我可以编写规范化函数,但是我应该使用scale函数吗?
我是数据科学的新手。
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这不是基于意见的问题。答案(如果我理解正确的话)只有一个:使用包函数要好得多,因为它们更快。很多,更快。让我举一个简单的例子:
library(microbenchmark)
x <- rnorm(10000)
mysum <- function(x)
{
sumvar <- 0
for(el in x)
{
sumvar <- sumvar + el
}
sumvar
}
microbenchmark(sum(x), mysum(x))
结果:
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
sum(x) 8.086 8.708 10.49947 9.6415 11.6625 24.258 100
mysum(x) 3266.458 3377.486 3653.57448 3511.6825 3751.1545 5396.202 100
这是因为包函数通常用C / C ++实现,而且速度很快。 R中的循环很慢。非常慢。因此,如果您不想在C / C ++中实现函数并为它们创建R接口,那么最好使用包函数。
当然,这只是一个原因,它依赖于R。不依赖于语言的另一个例如是许多用户都测试了这些包函数,因此它们更加健壮,等等,这实际上是太广泛的主题。
编辑:是的,应用函数通常比简单的for
循环好,但它们仍然没有C / C ++实现那么快。我没有花哨的例子,所以这里有一个非常简单的例子(比较三种方法):
makeTwice <- function(x)
{
ret <- numeric(length(x))
for(i in 1:length(x))
{
ret[i] <- 2*x[i]
}
ret
}
microbenchmark(2*x, unlist(lapply(x, function(el){2*el})), makeTwice(x))
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
2 * x 7.464 8.8635 17.0367 16.794 18.349 69.664 100
unlist(lapply(x, function(el) { 2 * el })) 6129.545 6818.4150 7786.6555 7265.792 8571.535 14864.356 100
makeTwice(x) 11471.010 12193.3130 14381.6559 13334.380 14313.727 87065.413 100