Question

是否有某种方法可以使r中的循环更快？

    V=array(NA, dim=c(nrow(pixDF), n))

    for(i in 1:n)
    {
       sdC<-sqrt(det(Cov[,i,]))
       iC<-inv(Cov[,i,])
       V[,i]<-apply(pixDF,1,function(x)(sdC*exp(-0.5*((x-Mean[i,])%*%iC%*%as.matrix((x-Mean[i,]))))))
    }

其中，在这种情况下，pixDF是一个矩阵，具有490000行和4列填充有双精度。 n = 5。Cov是（4,5,4）数组，其中填充了“双精度”。 Mean是一个（5,4）数组，其中也填充了双精度。

此循环在我的计算机上耗时约30分钟。（在编辑之前）。现在要花1分钟。

Answer 1

正如罗纳克（Ronak）指出的那样，没有可复制的示例很难提供帮助。但是，我认为可以避免使用apply。像这样的东西可以工作：

V <- array(NA, dim = c(nrow(pixDF), n))
tpixDF <- t(pixDF)
for (i in 1:n) {
  x <- Cov[, i, ]
  sdC <- sqrt(det(x))
  iC <- solve(x)
  mi <- Mean[i, ]
  k <- t(tpixDF - mi)
  V[, i] <- sdC*exp(-0.5*rowSums(k %*% iC * k))
}

而且，正如罗兰提到的inv可能等于solve。

R-如何使这个循环更快？

1 个答案: