我使用for循环创建一个新的矩阵，其基于在旧矩阵中组合25x25个单元格的平均值/最大值/最小值。但是，此代码需要不同的时间才能在相同的单独矩阵上运行。
我有2个叫做A和B的栅格（相同的分辨率和范围）： A（2317392元素，18.3Mb） B（2317392元素，17.7Mb）
转换为矩阵： 马（2317392元素，17.7Mb） Mb（2317392元素，17.7Mb）
运行代码：
maxm <- matrix(nrow=nrow(Ma)/25, ncol=ncol(Ma)/25)
for(i in 1:dim(maxm)[1] {
for(j in 1:dim(maxm)[2] {
row <- 25 * (i-1) + 1
col <- 25 * (j-1) + 1
maxm[i,j] <- max(A[row:(row + 24), col:(col + 24)])
}
}
对于'Ma'，它以13.25秒的速度运行
在矩阵'Mb'上运行的相同代码需要13.2秒。 这就像我预期的那样。
然而， 如果我更改范围以覆盖光栅的更大区域并运行相同的代码。
这一次，Ma2（41320312元素，315.2Mb）和Mb2（41320312元素，315.2Mb）
在Ma2上运行的代码需要245.84秒
然而，在Mb2上运行的代码运行了几天......
我已经考虑过删除NA值，例如：
maxm[i,j] <- max(A[row:(row + 24), col:(col + 24)], na.rm=TRUE)
我无法理解为什么在同一个进程上运行会慢得多。任何想法/想法将不胜感激！