提升R代码运算效率的11个实用方法 众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for 循环语句的运算效率非常低.有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升.本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简单的逻辑调整设计.并行处理和 Rcpp 的运用,利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集. 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率.下面的代码输出原始数据框: # Create the data frame co
本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习) 总结: 就是MARGIN决定了你的FUN调用几次,每次传递给你的是什么维度的内容,而...是传递给FUN的(每次调用的时候都会被传递给FUN).apply的返回值结果可能是向量,数组(含矩阵)或列表(具体要根据条件分类讨论,但实际上我们没有必要,直接看一下返回的结果就知道是什么类型了) apply {base} Description Returns a vector or array or list of values
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221633.html torch中的apply函数通过可以不断遍历model的各个模块.实际上其使用的是深度优先算法. 其具体代码如下所示(代码见torch/install/share/lua/5.1/nn/Module.lua): -- Run a callback (called with the module as an argument) in preorder over this -- m
在R语言的帮助文档里,apply函数的功能是: Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. 就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时vector.array.list. 简单的说,apply函数经常用来计算矩阵中行或列的均值.和值
call/apply函数作用其实就是改变this的取值,有一句话是:谁调用的这个方法那方法里的this就是指谁,而有时我们会需要改变this值,所以call/apply就能派上用场. 下面我写个方法来模拟JQuery中的each方法来加深对call/apply函数的理解 代码如下: function each(arr, callback) { for (var i = 0; i < arr.length; i++) { callback(arr[i], i, arr[i]); } } each(