मिनट के लिए पंक्तिमान() के बराबर()

Question

मैंने यह प्रश्न आर मेलिंग सूची पर कई बार पूछा है, लेकिन फिर भी एक संतोषजनक उत्तर नहीं मिला।

मान लीजिए मैं एक मैट्रिक्स m

m <- matrix(rnorm(10000000), ncol=10) 

मैं प्रत्येक पंक्ति के माध्य प्राप्त कर सकते हैं:

system.time(rowMeans(m)) 
    user system elapsed 
    0.100 0.000 0.097 

लेकिन द्वारा

system.time(apply(m,1,min)) 
    user system elapsed 
16.157 0.400 17.029 

प्रत्येक पंक्ति के न्यूनतम मूल्य प्राप्त करने लगते हैं 100 गुना से अधिक, क्या इसे गति देने का कोई तरीका है?

Answer 1

तेजी से आप pmin इस्तेमाल कर सकते हैं, लेकिन आप अपने मैट्रिक्स के प्रत्येक कॉलम को एक अलग वेक्टर में प्राप्त करना होगा। ऐसा करने का एक तरीका यह है कि इसे डेटा.फ्रेम में परिवर्तित करें, pmin को do.call के माध्यम से कॉल करें (क्योंकि डेटा.फ्रेम सूचियां हैं)।

system.time(do.call(pmin, as.data.frame(m))) 
# user system elapsed 
# 0.940 0.000 0.949 
system.time(apply(m,1,min)) 
# user system elapsed 
# 16.84 0.00 16.95 

Answer 2

library("sos") 
findFn("rowMin") 

, BioConductor से जितनी जल्दी rowMeans रूप Biobase पैकेज में एक हिट हो जाता है ...

source("http://bioconductor.org/biocLite.R") 
biocLite("Biobase") 

m <- matrix(rnorm(10000000), ncol=10) 
system.time(rowMeans(m)) 
## user system elapsed 
## 0.132 0.148 0.279 
system.time(apply(m,1,min)) 
## user system elapsed 
## 11.825 1.688 13.603 
library(Biobase) 
system.time(rowMin(m)) 
## user system elapsed 
## 0.688 0.172 0.864 

नहीं है, लेकिन एक बहुत से apply(...,1,min)

Answer 3

मैं आर 2.13.0 में नए compiler पैकेज बाहर आज़माना चाहते गए हैं। यह अनिवार्य रूप से Dirk here द्वारा उल्लिखित पद का पालन करता है।

library(compiler) 
library(rbenchmark) 
rowMin <- function(x, ind) apply(x, ind, min) 
crowMin <- cmpfun(rowMin) 

benchmark(
     rowMin(m,1) 
    , crowMin(m,1) 
    , columns=c("test", "replications","elapsed","relative") 
    , order="relative" 
    , replications=10) 
) 

और परिणाम:

  test replications elapsed relative 
2 crowMin(m, 1)   10 120.091 1.0000 
1 rowMin(m, 1)   10 122.745 1.0221 

, कम से कम कहने के लिए ही आप की तरह दिखता है कुछ अन्य अच्छा विकल्प मिल गया है Anticlimatic।

Answer 4

नहीं विशेष रूप से आर-विशेष स्वभाव का है, लेकिन निश्चित रूप से सबसे तेजी से विधि सिर्फ pmin और स्तंभों पर पाश उपयोग करने के लिए है:

x <- m[,1] 
for (i in 2:ncol(m)) x <- pmin(x, m[,i]) 

मेरी मशीन है कि 1e + 07x10 मैट्रिक्स के लिए rowMeans से सिर्फ 3 बार समय लेता है पर, और data.frame के माध्यम से do.call विधि से थोड़ा तेज है।

Answer 5

आप क्रैन संकुल पर कायम करना चाहते हैं, तो दोनों matrixStats और fBasics संकुल समारोह rowMins [टिप्पणी s जो Biobase समारोह में नहीं है] और अन्य पंक्ति और स्तंभ अनेक प्रकार के आंकड़े की है।

Answer 6

पार्टी के लिए बहुत देर हो चुकी है, लेकिन matrixStats के लेखक के रूप में और यदि कोई इसे स्पॉट करता है, तो कृपया ध्यान दें कि matrixStats::rowMins() इन दिनों बहुत तेज़ है, उदा।

library(microbenchmark) 
library(Biobase)  # rowMin() 
library(matrixStats) # rowMins() 
options(digits=3) 

m <- matrix(rnorm(10000000), ncol=10) 

stats <- microbenchmark(
    rowMeans(m), ## A benchmark by OP 
    rowMins(m), 
    rowMin(m), 
    do.call(pmin, as.data.frame(m)), 
    apply(m, MARGIN=1L, FUN=min), 
    times=10 
) 

> stats 
Unit: milliseconds 
          expr min  lq mean median  uq max 
         rowMeans(m) 77.7 82.7 85.7 84.4 90.3 98.2 
         rowMins(m) 72.9 74.1 88.0 79.0 90.2 147.4 
         rowMin(m) 341.1 347.1 395.9 383.4 395.1 607.7 
    do.call(pmin, as.data.frame(m)) 326.4 357.0 435.4 401.0 437.6 657.9 
apply(m, MARGIN = 1L, FUN = min) 3761.9 3963.8 4120.6 4109.8 4198.7 4567.4