Question

我是R.的新手。我写了这个非常简单的脚本来突出我的问题。如果我运行这个常规for循环testdata会在每次迭代时更新，就像我想要的那样。

a = 5
b = 4
c = 3
testdata = matrix(nrow=100, ncol=5)
for(j in 1:100){
testdata[j,1] <- a*j
testdata[j,2] <- b*j
testdata[j,3] <- c*j
testdata[j,4] <- (a+b)*j
testdata[j,5] <- (a+c)*j
}

然而，使用foreach的这个并行版本完成了计算，但它们没有在testdata中更新。

a = 5
b = 4
c = 3
testdata = matrix(nrow=100, ncol=5)
library(foreach)
library(doParallel)
library(doMC)
registerDoMC()
getDoParWorkers()  # Checking the number of cores. 

foreach(j = 1:100) %dopar% {
  testdata[j,1] <- a*j
  testdata[j,2] <- b*j
  testdata[j,3] <- c*j
  testdata[j,4] <- (a+b)*j
  testdata[j,5] <- (a+c)*j
}

我试图在这里以及互联网上的其他地方关注示例，但大多数示例在R shoptalk中都太深，我无法遵循。如何使这个并行版本执行非并行版本的功能。感谢。

Answer 1

您应该查看foreach包的文档。在代码的foreach(j = 100)部分，您可以指定参数.combine以告诉foreach如何编译结果。由于您需要5x100数据帧/矩阵，因此您可以逻辑地将五个参数（即c(a*j, b*j, c*j, (a+b)*j, (a+c)*j)）的矢量和rbind它们组成一个数据帧。看看下面的代码：

a = 5
b = 4
c = 3

library(foreach)
library(doParallel) 
library(parallel)

## Assuming you want to use all of your cores
registerDoParallel(cores = detectCores())

## Specify your .combine argument below
foreach(j = 1:100, .combine = "rbind") %dopar% {
    c(a*j, b*j, c*j, (a+b)*j, (a+c)*j)
}

这吐了出来：

           [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
result.1      5    4    3    9    8
result.2     10    8    6   18   16
result.3     15   12    9   27   24
result.4     20   16   12   36   32
result.5     25   20   15   45   40
...

然后，您可以通过将此分配给您想要的变量来进一步采取这一步：

...
testdata <- foreach(j = 1:100, .combine = "rbind") %dopar% {
                c(a*j, b*j, c*j, (a+b)*j, (a+c)*j)
            }
testdata <- as.data.frame(testdata, row.names = FALSE)

希望这有帮助！

R：与foreach并行化

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