我想使用 arma::mat 作为我的矩阵列表。
将 R 矩阵转换为 arma::mat 与 const 配合良好。
但是当我使用带有矩阵的列表作为参数时,需要很长时间。
#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using namespace arma;
// [[Rcpp::export]]
int check1(List X)
{
int i;
for (i = 0; i < 10; i ++)
arma::mat y = as<arma::mat>(X[i]);
return 0;
}
// [[Rcpp::export]]
int check2(const List& X)
{
int i;
for (i = 0; i < 10; i ++)
arma::mat y = as<arma::mat>(X[i]);
return 0;
}
// [[Rcpp::export]]
int check3(List X)
{
int i;
for (i = 0; i < 10; i ++)
NumericMatrix y = X[i];
return 0;
}
matlist = lapply(1:10, function(x) matrix(rnorm(10000), 2000, 50))
microbenchmark::microbenchmark(
arma = check1(matlist),
carma = check2(matlist),
nm = check3(matlist)
)
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
arma 558.081 597.6485 622.13757 614.702 625.928 1303.494 100
carma 551.950 600.4425 658.33583 612.761 626.683 1749.153 100
nm 2.288 4.3590 5.57801 5.123 5.901 39.743 100
最佳答案
似乎发生了一些副本,这会减慢您的代码速度。
为了在创建 Armadillo 矩阵时防止复制,一种解决方案是:
// [[Rcpp::export]]
int check4(List X)
{
int i;
for (i = 0; i < 10; i ++) {
NumericMatrix x = X[i];
arma::mat y = arma::mat(x.begin(), x.nrow(), x.ncol(), false);
}
return 0;
}
基准:
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
arma 599.669 606.5465 634.41683 610.4185 632.4370 1519.262 100
carma 600.506 606.0975 624.18013 609.8885 629.5135 1327.891 100
nm 2.100 2.5030 10.88695 3.5180 4.2670 743.220 100
nm_arma 2.949 3.3160 11.48330 4.7625 5.3195 685.302 100
PS:const
和 &
不会对您的 Rcpp 代码进行任何更改。请参阅 https://cran.r-project.org/web/packages/Rcpp/vignettes/Rcpp-FAQ.pdf 的第 5.1 节.
关于r - 使用 List 将 R 矩阵转换为 arma::mat,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57516726/