x<-foreach(i=1:10,.combine=rbind)%dopar%{summary(rnorm(1e3))} 一般来说,单个循环的运行时间越长,foreach的加速效果越明显,这是因为启动和结束并行计算也需要几秒甚至十几秒的时间。在理想情况下,计算速度与调用的核心数量成正比。 3、foreach函数的一些重要参数 (1).package 写在%dopar%后的代码经常会...
tibble 的打印方法进行了优化，只显示前 10 行结果，并且列也是适合屏幕的，这种方式非常适合大数据集。除了打印列名， tibble 还会打印出列的类型，这项非常棒的功能借鉴于str() 函数 tibble(a = lubridate::now() + runif(1e3) * 86400,b = lubridate::today() + runif(1e3) * 30,c = 1:1e3,d =...
learn = lrn("classif.xgboost", eta = to_tune(1e-4, 1), nrounds = to_tune(1, 5000),max_depth= to_tune(1, 20), colsample_bytree= to_tune(1e-1, 1), colsample_bylevel = to_tune(1e-1, 1), lambda = to_tune(1e-3, 1e3, logscale = TRUE), alpha = to_tune(1e-3, ...
min = -1,max = 1) -> n_y tibble(x = n_x,y = n_y) } get_points(1e3) -> poi...
你可以用tibble()从单个向量创建一个新的tibble。tibble()会自动循环长度为1的输入,并允许您引用刚刚创建的变量,如下所示。 > tibble( + x = 1:5, + y = 1, + z = x ^ 2 + y + ) # A tibble: 5 x 3 x y z <int> <dbl> <dbl> ...
d = runif(1e3), e = sample(letters, 1e3, replace = TRUE) ) nycflights13::flights %>% print(n = 10, width = Inf) #显示10行所有列 ###与旧代码进行交互 #如果比较旧的函数不支持tibble,可以用as.data.frame()将tibble转换为数据框 (...
pbapply包提供了pbapply、pblapply、pbsapply、pbtapply、pbmapply 和 pbreplicate系列循环函数。 lapply() 循环用法展示 pbapply::pblapply(1:1e3,function(i){Sys.sleep(1)return(i^3)})---效果|++++++++++++|44%~01m10s Adding Progress Bar ...
A tibble: 1 x 3 1 smile space number 定制化生成 tribble( ~x, ~y, ~z, #--|--|--- "a", 2, 3.6, "b", 1, 8.5 ) A tibble: 2 x 3 x y z 1 a 2 3.6 2 b 1 8.5 对比tibble与data.frame 人性化打印。 tibble( a = lubridate::now() + runif(1e3) * 86400, b...
默认值为1e3。如果迭代次数大于500,MCMC将被细化,以便保留的迭代次数为500(在烧入之前)。 make.figs : 一个逻辑值,指示在交叉验证分析过程中是否自动生成数字。默认值为FALSE。 save.files : 一个逻辑值,指示分析完成后是否自动保存输出和中间文件。默认值为FALSE。 parallel : 一个逻辑值,指示是否并行运行...
theta[{1, 3}] ~normal(1,0.5); // 似然(对数正态) for (k in1:2) { y0[k] ~lognormal(log(z0[k]), sigma[k]); 我们必须为预测的总体定义变量 : 初始种群(z0)。 初始时间(0.0),时间(ts)。 参数(theta)。 最大迭代次数(1e3)。