foreach函数的.packages参数可以为并行化函数传递额外需要的包。 foreach中的参数为需要在func中循环的变量,其他固定的变量则在func中传入。参数可以是data.frame类型。
于是写出如下的for循环: for(i in seq_along(df)) { df[[i]] = rescale01(df[[i]]) } 通常来说,你可以用这种循环来修改一个列表或数据框,注意这里是用[[ ]], 而不是[ ]. 因为原子向量最好用[[ ]], 这样能清楚地表明你处理的是一个单独的元(而不是子集)。 (2) 循环模式 · 根据数值索引...
可见1到5000是按列填充的,这就是R语言的一个特性,默认优先进行列运算~ 我现在想要进行for循环了,首先明确我的目的是想计算每一行之间的pearson相关系数和P值,最后得到一个4列的data.frame并输出为csv,可用excel进行进一步编辑。4列的data.frame每一列依次是某一行的行名、与前者进行相关分析的另一行的行名、pear...
foreach_result <- foreach(i = 1:100, .combine = c) %dopar% { my_expensive_function(i) } 总结来说,虽然for循环在某些情况下仍是有用的,但在使用R语言处理数据时,应尽可能利用其向量化操作、应用函数族以及并行计算的能力来避免使用for循环。这有助于编写出更快、更简洁、更高效的代码。 相关问答FAQ...
library(foreach) library(doParallel) 然后使用 registerDoParallel() 函数注册并行处理器,比如使用 2 个核心: registerDoParallel(cores=2) 接着使用 foreach() 函数进行循环操作,指定循环变量和循环体即可。例如: results <- foreach(i = 1:10, .combine = c) %dopar% { ...
在R语言中,for循环是一个非常常见的循环结构,它可以用来遍历数据集、进行计算等。 但是,当数据量较大时,使用for循环进行计算会非常耗时,这时我们可以考虑使用多线程来加速计算。 单线程计算 我们首先来看一下单线程的计算速度,下面是一个简单的for循环示例: ...
x<-foreach(ii=1:100,.combine="c",.export=c("semimetric.pca","quadratic"))%dopar%func(ii) 最后要做的就是关闭集群 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 stopCluster(cl) 最后奉上结果,如下图,左图为并行计算,右图为非并行计算,也就是使用最基础的for循环的结果。请不...
1、 使用并行计算库,如OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS 这类并行库通常是由硬件制造商提供并基于对应的硬件进行了深度优化,其性能远超R自带的BLAS库,所以建议在编译R的时候选择一个高性能库或者在运行时通过LD_PRELOAD来指定加载库。具体的编译和加载方法可以参见这篇博客的附录部分【1】。在下面左图中的矩阵计算...
大部分程序是由条件语句和循环语句控制,R 语言中的条件语句(if-else)和 C 语言中类似此处就不再介绍,循环语句包括for和while控制块。循环是社交网络分析的主旋律,比如使用for循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时,并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后,你的程序将会优雅而自然。