为了避免Makevars文件，我需要在Imports和LinkingTo中都指定RCPP吗？
根据Rcpp FAQ(2.15.自RCPP版本0.11.0以来，我们可以避免在Makevars文件中指定LAPACK/BLAS/Fortran，事实上，如果我们遵循这些说明，就可以完全避免Makevars。 ... only two things are required: • an entry in DESCRIPTION such as Imports: Rcpp (which may
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RcppArmadillo伽马分布在具有相同种子的平台之间不同
我正在编写a package，它使用RcppArmadillo中的随机数。该程序包运行MCMC算法，要获得准确的重复性，用户应该能够设置随机数种子。在执行此操作时，用于从伽马分布生成随机数的arma::randg()函数似乎在不同平台上返回不同的值。这不是arma::randu()或arma::randn()的情况。这是否与arma::randg()需要C++11有关？ 以下是我在运行R3.
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loadNamespace(i，c(lib.loc，.libPaths())，versionCheck = vI [[i]])中的错误:没有名为"Rcpp"的软件包
基本上我想使用wordcloud功能.我正在通过R控制台工作.但是如果那是我的话，我可以使用Rstudio. 当我使用 wordcloud(r_stats_text_corpus) Error: could not find function "wordcloud" 我也尝试过 library("wordcloud") Error in loadNamespace(i,
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带有Rcpp的多臂土匪
我正在从代码摘要如下.基本上，我们有一组武器，每个武器都以预先确定的概率支付奖励，而我们的工作是通过随机抽取武器，而间歇性地获得最佳奖励，最终使我们收敛保持最佳状态. 约翰·迈尔斯·怀特(John Myles White). 现在，输入代码: #include using namespace Rcpp; // [[Rcpp::depends(RcppArmadil
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NumericVector和vector< double>之间是否存在性能差异?
假设其中一个在其Rcpp代码中使用NumericVector，而另一个使用vector.两种用法之间是否有显着差异，尤其是在性能上? 解决方案 通常，是的. 所有Rcpp(11)类型都是围绕基础SEXP对象的“瘦代理对象"(我们在几个地方都在谈论，讨论，幻灯片，我的书等等).这意味着当您从R转到C ++以及从C ++回到R时不会复制任何副本. 但是，使用标准的C
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路径的最接近点
我有两组点，分别称为path和centers.对于path中的每个点，我想要一种有效的方法来查找centers中最接近的点的ID.我想在R中执行此操作.以下是一个简单的可重现示例. set.seed(1) n
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在Rcpp中声明一个变量作为参考
在C ++中，我们可以声明一个变量作为引用. int a = 10; int& b = a; 如果我们设置b=15，a也会更改. 我想在Rcpp中做类似的事情. List X = obj_from_R["X"]; IntegerVector x_i = X[index]; x_i = value; 我想通过向其向量之一插入一个值来从R中更新名为X的对象.上面的代码无法正常
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