RCPP版本的TABLATE比较慢；这是从哪里来的，如何理解
在为已经聚合的数据创建一些采样函数的过程中，我发现该表处理我正在处理的大小数据时速度相当慢。我尝试了两个改进，第一个是如下所示的RCPP函数 // [[Rcpp::export]] IntegerVector getcts(NumericVector x, int m) { IntegerVector cts(m); int t; for (int i = 0; i
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在RCPP代码中调用包中的函数
我在R中有一个包X，该包有一个函数foo()。我想在CPP文件中调用函数foo()(使用RCPP)。有可能吗？ #include void function01() { // call foo() from package X ?? } 推荐答案 这是某种复制品。但是，大多数情况下不涉及从用户定义的包调用。 因此，要使用的模具为： #inc
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如何通过RCPP在R中使用C++函数模板？
我想使用函数模板to_string将int转换为string，在C++中没有问题，但如果我在R中执行，会出现以下错误： main.cpp: In function 'std::string to_string(T)': main.cpp:38:11: error: 't' was not declared in this scope ss
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R中快速并行二部距离计算
在具有并行RCPP后端的R中计算二部距离的最快方法是什么？ parallelDist是一个很棒的包，有CPP后端，支持多线程，但不支持二分距离计算(据我所知)。 使用parallelDist()进行二部距离矩阵计算。这涉及到除了M1：M2之外还要计算M1：M1和M2：M2--效率非常低。 library(parallelDist) bipartiteDist
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R&39；Sum()和Armadillo Accu()之间的差异
当给定相同的输入时，R的sum()函数和RcppArmadillo的accu()函数的结果略有不同。例如，以下代码： R： vec
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包中包含std：：转换的RCPP代码的兼容性
我正在完成我一直在处理的一个包。所有的检查看起来都很好，而且在我的电脑上编译起来也没有问题。win-builder包也没有问题。作为进一步的检查，我尝试在一个同事的计算机上从源安装，但失败了。问题来自我取自a StackOverflow thread on vector powers in Rcpp的一个RCPP函数： NumericVector vecpow(const NumericVe
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在R&；的PAR*中使用RCPP函数应用并行包中的函数
我试图了解在并行环境上的Rcpp::sourceCpp()调用背后发生了什么。最近，问题Using Rcpp function in parLapply on Windows部分解决了这一问题。 在这篇帖子里，德克说， “您需要在每个派生的进程中运行sourceCpp()调用，或者让它们获得您的代码。” 这是对提问者使用将RCPP函数分发到工作进程的响应。提问者正在通过以下方式发
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加快 R 中的循环操作
我在 R 中有一个很大的性能问题.我编写了一个迭代 data.frame 对象的函数.它只是向 data.frame 添加一个新列并累积一些内容.(操作简单).data.frame 大约有 850K 行.我的电脑仍在工作(现在大约 10 小时)，我不知道运行时间. dayloop2
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与 rpath 的动态链接在 Ubuntu 17.10 下不起作用
我构建了一个 R 包，它使用 Rcpp 并链接到第三方共享对象 (libbarraopt.so)(它还链接到其他共享对象，例如 liboptsrvr.so 在它自己的目录中).为了确保它能够找到它链接的那些共享对象，我将以下变量放在 ~/.Renviron 中: BARRA_OPS_HOME=${HOME}/bin/BarraOptimizer8.5 在包中，我创建了以下src/Makevar
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已安装 Rcpp Rtools 但未找到错误消息 g++
我已经查阅了与我的具体问题相关的现有 SO 条目，但仍然无法解决. 我正在尝试在我的工作机器上执行此操作，我的管理员权限有限，但我可以运行 Rtools.exe，所以我安装了它. 我对 R 的设置是: 平台 x86_64-w64-mingw32拱 x86_64操作系统 mingw32系统 x86_64，mingw32version.string R 版本 3.3.0 (2016-0
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将 Fortran、C++ 与 R 集成
我的任务是用 C++ 重写一个 R 函数来加速 while 循环.除了 .Fortran() 之外，所有的 R 代码都在 Rcpp 和 Armadillo 的帮助下重写了.我首先尝试使用 Rinside，但正如 Dirk 所指出的那样，它以非常慢的速度工作.(数据经过 R -> C++ -> R -> Fortran 代价高昂) 由于我不想用 C++ 重写 Fortran 代码，反之亦然，通
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使用 `Rcpp` 和/或 `RcppArmadillo` 将 `data.table` 传递给 c++ 函数
有没有办法使用 Rcpp 和/或 RcppArmadillo 将 data.table 对象传递给 c++ 函数，而无需手动转换为 data.table 到 data.frame?在下面的示例中，test_rcpp(X2) 和 test_arma(X2) 均因 c++ 异常(未知原因) 而失败. R 代码 X=data.frame(c(1:100),c(1:100))X2=数据表(X)te
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R install.packages 返回“未能创建锁定目录"；
下载 Rcpp 包时出现此错误: >install.packages("Rcpp", dependencies=TRUE)将软件包安装到“/home/me/src/Rlibs"(因为“lib"未指定)尝试 URL 'http://cran.us.r-project.org/src/contrib/Rcpp_0.10.2.tar.gz'内容类型 'application/x-gzip' 长度 23
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Rcpp 错误:/usr/bin/ld 找不到 -lgfortran
我正在阅读“Seamless R and C++ Integration with Rcpp"一书.我在 Ubuntu 12.04 上使用 R 版本 3.1.0.我无法弄清楚如何正确链接必要的库.我在 R 中有以下代码: R>库(Rcpp)R＞图书馆(RcppArmadillo)R＞抑制消息(需要(内联))R＞代码
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使用 CUDA 和 Rcpp 构建微型 R 包
我正在开发一个使用 CUDA 和 Rcpp 的 tiny R 包，改编自Rcpp.package.skeleton().我将首先描述在名为“固定命名空间"的提交的主分支上发生了什么.如果我忘记了 CUDA(即，如果我删除 src/Makefile，将 src/rcppcuda.cu 更改为 src/rcppcuda.cpp，并注释掉定义和调用内核的代码)，则该软件包安装成功.但照原样，编译失败.
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在并行包中的 R 的 par*apply 函数中使用 Rcpp 函数
我试图了解在并行化环境中 Rcpp::sourceCpp() 调用背后发生了什么.最近，这在问题中得到了部分解决:在 parLapply 上使用 Rcpp 函数窗户. 在这篇文章中，德克说， “您需要在每个衍生的进程中运行 sourceCpp() 调用，否则将您的代码交给他们." 这是对提问者使用将 Rcpp 函数分发给工作进程的回应.提问者通过以下方式发送 Rcpp 函数:
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Windows下Rcpp生成的DLL的调试(逐行)
最近我一直在试验 Rcpp(内联)来生成 DLL，这些 DLL 在提供的 R 输入上执行各种任务.给定一组特定的 R 输入，我希望能够逐行调试这些 DLL 中的代码.(我在 Windows 下工作.) 为了说明，让我们考虑一个任何人都应该能够运行的特定示例... 下面的代码是一个非常简单的 cxx 函数，它只是将输入向量加倍.但是请注意，还有一个附加变量 myvar 会更改值几次但不影
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在 R/Rcpp 中过滤 data.frame 列表列内容的最快方法
我有一个 data.frame: df 字符串(d
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在单个 R data.table 中按组有效地定位
我有一个大而宽的 data.table(20m 行)，由一个人 ID 键控，但有很多列(~150)有很多空值.每列都是我希望为每个人继承的记录状态/属性.每个人可能有 10 到 10,000 个观察值，集合中大约有 500,000 人.一个人的价值观不能“渗入"到下一个人，所以我的解决方案必须尊重人 ID 列并适当地分组. 出于演示目的 - 这是一个非常小的示例输入: DT = data.
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在亚马逊 ec2 上安装 RcppEigen
我尝试在亚马逊 EC2 上安装 RcppEigen(在 t1.micro 上确保它有效) &Ubuntu 13.04.我尝试了两个 R 版本是 2.15.2 和 3.0，32 位 ubuntu 和 64 位 ubuntu.任何时候我得到以下信息: root@ip-10-224-4-239:/home/ubuntu# R CMD INSTALL RcppEigen_0.3.1.2.1.tar.gz
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