RのapplyとrowSumsの比較
数学，プログラミングといった技術に関するブログ． 主なトピックはR,Java,C,競技プログラミングです． 本WebページはFirefoxで表示を確認しています。 TopCoder ID:itoyan slideshare ID(勉強会で発表に利用したスライド):itoyan110 github ID:itoyan 各所で行方向の和を求める際にはapplyよりもrowSumsがオススメであるということを聞いた。本当にそうなのか、確認するためにコードを書いてみた。下記の2パターンでapplyとrowSumsの実行時間がどのように変化するかということを調べている。サイズによる処理時間の変化を観察することにする。 列数10で固定で、行数のみ増やす 行数10で固定で、列数のみ増やす # 行方向のみ数が変化する(列数は10で固定) for( sz in (1:10)*50000 ){ data <-
Rがどんどん広まってゆくな〜 - 日々のつれづれ
かなり適当な訳ではありますが… R言語は統計学的データ解析や視覚化における標準的ツールの一種であり、Googleを含む多くのユーザーに幅広く利用されている。また、整数値や数列（2バイトを含む）のベクトル演算やその他の演算に対する拡張機能を持っている。しかし、64ビットの整数値には未対応であった。Romain Francoisはint64パッケージをCRANへ登録するとともに、RccpとRProtobufパッケージを専用に準備した。Googleが自社のエンジニアリングや定量解析に利用するDremel や Protocol Buffersといった重要な他のシステムとの連携において、しばしば64ビットクラスのデータを読み込みRを用いて統計解析を行う必要性があるため、この開発を非常に重要と考えている。 Romain はR標準の32ビットクラスの整数の組を保持するS4クラスのオブジェクトが高位、下位
S言語ファミリーとUNIX - medicalcloud diary
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