Hier ist ein Beispiel:Wie kann ich diese langsame verschachtelte Schleife in R mithilfe der (L, S) -Anwendungsfamilie optimieren?
result <- array(1, c(7,7,7))
for(i in 1:7){
for(j in 1:7){
for(k in 1:7){
result[i,j,k] <- i*j*k
}
}
}
Sie %o% verwenden können, die viel schneller als die Schleife ist. Dies ist die gleiche wie outer
> 1:7 %o% 1:7 %o% 1:7
> identical(result, 1:7 %o% 1:7 %o% 1:7)
library("microbenchmark")
> microbenchmark(1:7 %o% 1:7 %o% 1:7, forloop = for(i in 1:7){
+ for(j in 1:7){
+ for(k in 1:7){
+ result[i,j,k] <- i*j*k
+ }
+ }
+ })
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
1:7 %o% 1:7 %o% 1:7 19.673 21.3000 30.54441 26.030 30.4610 269.072 100
forloop 680.274 693.1025 730.68298 703.042 716.6775 1367.285 100
Vielleicht können Sie diese verwenden
result <- array(apply(expand.grid(1:7,1:7,1:7),1,prod),c(7,7,7))
Für dieses Beispiel verwenden könnten Sie 'äußere (äußere (1: 7, 1: 7), 1: 7) verwenden' zu erhalten "Ergebnis". Was sind Ihre tatsächlichen Berechnungen, um "Ergebnis" auszufüllen? –
Sie müssen einige Daten bereitstellen, mit denen Sie arbeiten können. – gung
Die tatsächlichen Werte sind in einem anderen Datenrahmen. Ich würde diesen Datenrahmen mit i, j, k als Indizes bezeichnen. –