R - 更快替代hist(XX,plot = FALSE)$ count

时间:2016-07-18 12:58:55

标签: r histogram binning

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?

2 个答案:

答案 0 :(得分:4)

首次尝试使用tablecut

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 

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.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tablulatefindInterval,使用tablecut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