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我正在尝试将对角线矩阵W传递给RCPP函数。问题是W的大小是1,000,000 x 1,000,000,这(我认为)远远超出了Armadillo允许的限制(即使在使用启用了ARMA_64bit_WORD的C++11编译器时也是如此)。 因为W是对角线矩阵,所以它是非常稀疏的。出于这个原因,我首先生成了W的密集表示(使用矩阵包函数对角)。然后,我将W的这些压缩表示形式传递给我的函数。我以为这会
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我想创建一个 C++ 函数,将 x 中的每个元素提升到 power 并取平均值.我创建了三个版本: power_mean_R: R 解决方案 -- mean(x^power) power_mean_C: C++ 解决方案 power_mean_C_2arg: C++ 带有额外 power 参数的解决方案 额外的 power 参数似乎大大减慢了函数的速度,以至于它比 R 实现慢.这是
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我的情况是我有一个 Rcpp::XPtr 到犰狳对象(例如 arma::Mat,它可能是其中一个的矩阵支持的数据类型).现在我想编写一个查询元素数量的函数.到目前为止我能想到的最好的是以下内容(灵感来自 bigstatsr): #define DISPATCH_DATA_TYPE(CALL) \{ \开关(数据类型)\{ \情况 1: CALL(unsigned short) \情况 2: CA
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我遵循了 R编译器工具中的步骤for mac上的Rcpp(对于R 3.6.x),但是当我尝试安装 RcppArmadillo 时发生错误.我没有安装Xcode.app,而是更喜欢使用命令行工具. 发布的答案
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我要使用arma :: mat作为我的矩阵列表. 将R矩阵转换为arma :: mat与const的效果很好. 但是当我使用带有矩阵的List作为参数时,它会花费很长时间. #include//[[Rcpp :: depends(RcppArmadillo)]]使用命名空间Rcpp;使用名称空间arma;//[[[Rcpp :: export]]
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我正在尝试使用犰狳的SparseLU解算器( http://arma.sourceforge.net/docs.html#spsolve )通过RcppArmadillo: #define ARMA_USE_SUPERLU//[Rcpp :: depends(RcppArmadillo)]#include//[[[Rcpp :: export]]arma :
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RcppArmadillo是我要安装的一些软件包的依赖项.我在编译RcppArmadillo版本0.10.1.0.0时遇到此错误(这是R在发现RcppArmadillo是dep时自动从CRAN中提取的内容): RcppArmadillo.cpp:26:40: error: redeclaration 'arma::arma_version::major' differs in 'conste
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此示例是此先前文章的后续示例.我正在尝试将Parallel Worker移至其自己的cpp文件,并在头文件中声明它. 在公共工作人员内部调用"mypackage"函数 两个错误如下: 1)变量类型"ExampleInternal :: PARALLEL_WORKER"是抽象类 ,在我的不可复制示例中: 2)错误:Parallel_worker.cpp文件中的"ExampleInt
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