我正在寻找更快的替代R&#39 hist(x, breaks=XXX, plot=FALSE)$count
函数,因为我不需要生成任何其他输出(因为我想在{}中使用它{1}}调用,需要100万次迭代,其中将调用此函数),例如
sapply
有什么想法吗?
答案 0 :(得分:4)
首次尝试使用table
和cut
:
table(cut(x, breaks=seq(0,3,length.out=100)))
它避免了额外的输出,但在我的电脑上花了大约34秒:
system.time(table(cut(x, breaks=seq(0,3,length.out=100))))
user system elapsed
34.148 0.532 34.696
与hist
的3.5秒相比:
system.time(hist(x, breaks=seq(0,3,length.out=100), plot=FALSE)$count)
user system elapsed
3.448 0.156 3.605
使用tabulate
和.bincode
的运行速度比hist
快一点:
tabulate(.bincode(x, breaks=seq(0,3,length.out=100)), nbins=100)
system.time(tabulate(.bincode(x, breaks=seq(0,3,length.out=100))), nbins=100)
user system elapsed
3.084 0.024 3.107
相对于tablulate
和findInterval
,使用table
和cut
可以显着提升性能,并且与hist
相比有明显改善:
tabulate(findInterval(x, vec=seq(0,3,length.out=100)), nbins=100)
system.time(tabulate(findInterval(x, vec=seq(0,3,length.out=100))), nbins=100)
user system elapsed
2.044 0.012 2.055
答案 1 :(得分:3)
似乎最好的办法就是减少hist.default
的所有开销。
nB1 <- 99
delt <- 3/nB1
fuzz <- 1e-7 * c(-delt, rep.int(delt, nB1))
breaks <- seq(0, 3, by = delt) + fuzz
.Call(graphics:::C_BinCount, x, breaks, TRUE, TRUE)
我通过运行debugonce(hist.default)
来了解这一点,以了解hist
的确切工作方式(并使用较小的向量进行测试 - n = 100
而不是1000000
)
比较
x = runif(100, 2.5, 2.6)
y1 <- .Call(graphics:::C_BinCount, x, breaks + fuzz, TRUE, TRUE)
y2 <- hist(x, breaks=seq(0,3,length.out=100), plot=FALSE)$count
identical(y1, y2)
# [1] TRUE