/details/53349557) ) 参考链接 前言 因为我学习的需要,要做模拟,需要用到前人写好的函数,然后又需要大量的循环(模拟一百次,每次生成500条曲线,450条训练,50条做预测)。...我用的是学校配备的8700,所以检测出来的就是6个。...(cl) # 我调用了所有的核心,也可以(cl-1),少调用一个核心 以上是前期设置,下面是我自己模拟代码的部分展示,其中要注意的是我的ffunopare.knn.gcv函数调用了内存中另外两个函数...,对错误的处理方法 .packages:指定在%dopar%运算过程中依赖的package(%do%会忽略这个选项),用于并行一些机器学习算法。...请不要吐槽我的print(time) 并行计算 for循环 参考链接 R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法.
单 线程版本 《10行代码搞定滚动回归》中给出的非并行计算的代码如下。在下面的代码中,我们运行了一个 y ~ x的OLS回归,最终输出的是回归的系数。...大猫为此蹭抓狂四十分钟才发现这个蛋疼的地方。 2)原有的for循环变成了foreach循环。...foreach循环是doParallel的专有语法,作用和for很像 3)%dopar% 说明接下来的运算需要调动多核并行计算。...这个参数的值必须是一个函数,这个函数用来对最终foreach生成的list进行处理,在文中我们设置值为 rbindlist,也即我们要求doParallel将最终的输出的list合并成一个data.table...如果不加这个参数,最终输出的是原始list格式,不符合要求。 5. 在并行计算的版本中,我们省略了 l <- list()以及 l[[t]] <- 这两行。
c<-a+b,这个用lapply不是特别好写。...所以这个我超级喜欢! 这里需要注意的一点是:a, b叫循环变量,循环次数取两者长度中最小的。譬如a=1,2,3 b=1,2,也就只能循环两次。...在并行之前,需要register注册集群: library(foreach) library(doParallel) cl<-makeCluster(no_cores) registerDoParallel...(参考:R语言︱函数使用技巧(循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot)) 2、并行的时候,如何导入多个数值型变量?...注意: .export需要输入方程中没有的值,而且必须是一个文本型,可以用list的方式。
以下是一些使用向量化编程的优点: 效率:向量化操作通常比循环更快,因为R的内部函数是用C和Fortran编写的,这些语言在处理向量运算时比R更快。...如果我们使用循环来实现这个操作,代码可能会是这样的: # 创建一个数值向量 vec <- 1:5 # 使用循环来乘以2 for (i in 1:length(vec)) { vec[i] <- vec...这是因为R的内部函数(在这个例子中是乘法操作符)是用C和Fortran编写的,这些语言在处理向量运算时比R更快。当然了,这只是一个简单的例子,但是向量化编程的优势在处理更复杂的问题时会更加明显。...这是因为在第一种方法中,每次循环时R都需要创建一个新的向量并复制旧向量的内容,这在计算上是非常昂贵的。...而在第二种方法中,向量的大小在循环开始前就已经确定,所以R可以更有效地管理内存,从而提高计算速度。 R语言里面如何并行处理独立的任务 在R中,你可以使用多种方式进行并行处理。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝今天有朋友询问如何在R中进行并行运算,那本节就来简单介绍下,并行运算的方式有很多,在此主要介绍「foreach & doParallel」。...(ranger) 循环计算 x <- vector() for(i in 1:10){ x[i] <- sqrt(i)} x foreach构建循环 x <- foreach( i = 1:...要并行运行任务可以使用运算符%dopar%,该运算符必须得到并行后端的支持。...doParallel包注册这个集群方便后续使用 doParallel::registerDoParallel(cl = my.cluster) foreach::getDoParRegistered(...ranger包计算特征的重要性 使用ranger函数从ranger包中拟合随机森林模型。
相信大部分R语言初学者,在刚开始入门之处,都曾被告诫在处理多重复任务时,尽量不要使用显式的for循环,而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数,这样可以极大地提高代码运行效率。...但是实际上除了内的apply组函数之外,你还有另外一个更好地选择,就是利用一些支持并行运算的扩展包,来发挥本地计算机的多和计算优势。...本篇要讲解的包是foreach包,这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包,之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中,曾经演示过具体的代码。...(仅对于非系统安装包必备) .export=NULL, #未在当前环境中定义的数据对象 .verbose=FALSE #是否打印运行信息 ) 以上函数中...foreach函数用于定义执行多进程任务的函数,任务的执行则需要使用%do%/%dopar%函数,前者执行的是普通的单进程任务(与apply组函数一样),后者则可以执行多进程任务。
toc1 前言笔者主力机是MBAM1芯片(8+256),某个下午巩固循环突然思考到个问题,小循环很快就能run出来,中循环还勉勉强强,稍微上点强度就运行的很慢。...虽然是CPU占用100%,8颗核心好像是偷着懒跑的,但是丢给我那台4核心8线程黑苹果,是跑满的,说明ARM在多线程的时候,有点东西下图是计算一个10亿内训练模型时的top:图片2 几个循环2.1 100...我们可以使用for循环来实现:mat <- matrix(1:9, 3, 3)result <- matrix(0, 3, 3)for (i in 1:nrow(mat)) { for (j in 1...3)result <- apply(mat, c(1, 2), function(x) x^2)print(result)3.4 矩阵运算假设需要计算一个矩阵A的逆矩阵,使用for循环和矩阵运算实现:A...是,但又不完全是,不然为何有人懂得用这个函数,但有人需要一步一步算(并非说一步一步算不好,只有自己算过,理解了,才懂得去挖掘深度,化繁为简)4 讨论如果只知道个函数是知其然而不知其所以然,但是只知道计算过程便如优化前的一样
subset_size <- 100 # 计算需要的循环次数 num_iterations <- ceiling(length(exp) / subset_size) # 遍历每个子集 for...names(result_list)) save(result_list,file = "phegwas_result_list.Rdata") 这样就获取了多个变量的IVs并保存为一个list,后续也可以用这个数据去和多种结局一一尝试...不同的数据对应不用的列名,这里因为我用MungeSumstats包以后,列名发生了变化;如果你也使用了这个包,那么列名下面的应该是对应的。...如果是其他数据,在运行下面代码之前需要用colnames(dat)检查一下自己的列名,对应上去就好。...这里用了两个for循环,目的是分析多个暴露和多个结局的相关性。如果是一对多,那就把i对应的循环拿掉;如果是多对一,那就把j对应的循环拿掉即可。
R语言里面做并行计算的包很多,如下所示: install.packages(c( 'foreach', 'iterators', 'doMC', 'doParallel', 'doSNOW...' )) 有意思的是我仍然是选择老牌r包,parallel; 使用方法非常简单, 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量,然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上...ChIPseeker包对十万多个ChIP-seq的bed坐标文件进行注释,就自定义了函数 run_ChIPseeker,然后把全部的bed文件路径名字存储在 fs这个向量,然后就可以使用 parLapply...在我的Windows电脑里面,效果如下所示: Windows电脑的R并行计算 看懂这些代码,需要 有R语言基础哦: 生信基石之R语言 B站的10个小时教学视频务必看完,参考 GitHub 仓库存放的相关学习路线指导资料...R语言的统计可视化,以及基于Linux的NGS数据处理: 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定,如下: 了解常量和变量概念
数据抓取中的密集任务处理,往往会涉及到性能瓶颈,这时候如果能有多进程的工具来进行支持,那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。...有点惨,同样的10个pdf文档,耗时机会没啥变化,这一次是99.89,比上一次99.91只节省了0.02m,不过我使用的校园网(网速特别烂的那种,感兴趣可以在宽带性能比较高的条件下再测试一下) 方案3—...而且代码看起来又优雅了不少(好吧我编不下去了~_~) 对于R语言的多进程目前我还了解的不多,如果以后有新的理解会从新梳理这一块,感兴趣的也可以自行探索foreach这个包的内部多进程执行机制。...居然比R语言的循环慢了三秒钟,接下来尝试使用多进程/多线程来尝试下载这些PDF文档。...multiprocessing包的进程池功能时,我的代码运行出现锁死挂起的状态,就是没有输出也不退出,甚至不能强制中断,查了一下是Windows平台对于forks机制的特殊问题,算是个坑吧。
,相信每个人都可以从中挖掘出自己的见解~ 说实话我还没有构思出令自己满意的分析计划,主要我自己在挖掘算法上面的积淀太少,很多东西正在恶补,希望能趁着这个机会融会贯通一下自己之前所学。...今天只分享数据获取的代码,为了显得项目规范性(其实就是装X),我第一次使用了Rstudio中的Create Projects菜单创建了本地项目仓库(以前写R代码太飘逸了,写的龙飞凤舞,完全不顾及别人能不能看懂...可能因为自己文科生思维的问题,不太习惯直接写双层for循环(因为看到会不适),所以遇到这种需要二次遍历的,我一般都会拆成两个小步骤去进行: 1、遍历年份对应的对应年政府工作报告主页链接: ## !...2、从每一个年份对应的链接中获取整个政府工作报告的文档文本: #加载包 library("rvest") library("dplyr") library("magrittr") library("doParallel.../data/Corpus/%d.txt",i)) } 以上需用到较为基础的CSS表达式配色rvest来提取文档,如果你还不太了解这块的内容,赶快通过菜单中的网络数据获取笔记来恶补。
R用户只需要将现有程序转化为*apply或者for的循环形式之后,通过简单的API替换来实现并行计算。...lapply在使用的时候也会出现这样的问题,如果出现问题,那么就白跑了,而且也不可能给你停顿下来。那么如何让lapply运行中跳过报错的办法呢?...,这样功亏一篑所以可以用这个办法跳过。....export这个参数而不需要使用clusterExport。...注意,在32位的R中,封顶上限为4G,无法在一个程序上使用超过4G (数位上限)。这种时候,可以考虑使用64位的版本。
之前因为需要自己写了一个resample的函数。 因为传统实现resample的方法好像没有做迭代,只会重抽一次。这就导致了每次重抽会有一些差别。于是我加入了迭代。...思路是对于每个样本,先将每一个OTU和其对应的序列数相乘,从这个结果中进行重抽,并加入迭代。最后把迭代结果取平均并取整,即为该样本最终结果。...虽然用了几种方法提高速度:并行;提前建好最后的数据框;利用foreach;每次循环清空内存。 但是本身方法比较笨,算得特别慢,加入迭代之后就更慢了。不推荐平时使用。但是需要迭代的时候可以试试。...1rm(list=ls());gc() 2 3##设置并行,提高速度 4library(doParallel) 5core <- makeCluster(6) ##设置集群数。...,提高速度 14total = as.data.frame(array(NA ,dim=c(length(rownames(otu)),length(colnames(otu))))) 15 16#使用
#=========== checking if required packages are installed ======\n\n")) packagesReq <- c("BBmisc", "doParallel...docker教程, 目录如下: 用集成了anaconda的docker快速布置生信分析平台 我学会docker啦!...跟着jimmy学docker系列之第4讲:docker容器资源调度问题(MAC版本) 使用阿里云+Docker分析RNA-Seq与ChIP-Seq Docker应用之一键化安装Wordpress(无需代码基础...) 如何从看不懂Dockerfile到创建自己的镜像 再复习几个docker指令: docker docker info ## 可以查看目前机器上面的docker里面有多少容器或者镜像。...,就是基于codeocean的r-base:3.4.4-ubuntu16.04这个初始化的空白电脑系统,然后安装几个这篇文章绘图需要的R包,就可以啦!
Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱,你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。...用enumerate()让你的循环更加Python化 那么为什么用enumerate()函数去保存运行中的索引很有用呢?...我发现,有很多从C或Java背景转过来的新的Python开发人员有时使用下面这种range(len(...))方法来保存运行中每个元素的索引,同时再用for循环遍历列表: # 警告: 不建议这么写 for...事实上他的部分魔法是通过Python迭代器来实现的。意思就是每个元素的索引是懒加载的(一个接一个,用的时候生成),这使得内存使用量很低并且保持这个结构运行很快。...,正如你所见,我使用了和前面一样的示例代码。
参考链接: Python中的enumerate Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱,你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。 ...用enumerate()让你的循环更加Python化 那么为什么用enumerate()函数去保存运行中的索引很有用呢? ...我发现,有很多从C或Java背景转过来的新的Python开发人员有时使用下面这种range(len(…))方法来保存运行中每个元素的索引,同时再用for循环遍历列表: ''' 遇到问题没人解答?...事实上他的部分魔法是通过Python迭代器来实现的。意思就是每个元素的索引是懒加载的(一个接一个,用的时候生成),这使得内存使用量很低并且保持这个结构运行很快。 ...,正如你所见,我使用了和前面一样的示例代码。
2.使用方法: goto语句的使用格式是: //语句结构 标识符://标识符后跟一个冒号; 正常语句; goto 标识符;//goto语句后跟上标识符,中间用空格隔开,标识符后跟分号代表语句结束; 它具体是如何使用的...if (5 == a) { goto b; } } return 0; } 这个代码我们已经接触过很多次了,今天就不在重复看正常运行的结果了,但是本次编码过程中我在for语句前加了一个标识符...下面我们来运行一下: 这里我们可以看到,程序进入了死循环,为什么会这样呢,我们来看看这个代码的运行流程: 从执行流程中我们可以看到,通过goto语句,每次在运行到a=5时就会跳转到循环外,从a=0开始进入循环判断...,在使用时只需要goto加上前面有加冒号的标识符; 3.适用场合: 从上述例子我们可以看到,如果我们在代码中随意乱用标识符的话就很容易产生bug,那我们应该如何使用呢?...我们从这个结果可以看到,相比于一层一层的结束循环,使用goto语句能更快的跳出循环,大大提高了运行效率,这里我们可以做个总结: 1.goto语句作为无条件转移语句,如果随意使用,容易出现bug,在循环中容易进入死循环
牛说(cowsay)回忆上次内容上次我们研究了shell脚本的编程 并且在shell中实现了 循环语句延迟命令清屏命令python命令figlet命令编辑还能整点什么呢?...利用管道利用管道(pipe)来say编辑如何与报时函数整合呢?整合这如何和我们的报时程序整合呢?#!...~/.zshrc 编辑当前zsh的配置文件 ~/.zshrc 每次进入zsh都会执行这个配置文件的编辑 这样重开一个shell 还是可以直接运行loop.sh跳出循环可以用ctrl+c把循环放到后台用...总结我们狂飙了一路 shell程序 从用 shell 直接运行 python 程序到用 shell 循环运行 python 程序 shell中的循环体 把 python 的输出结果用管道交给了 figlet...其实我们是在 shell 中利用 python3 的输出结果 用 shell 把 python 的粘了起来分时输出的 不过这一路真的好绕 如果能用 python 直接调用 shell 中的命令就好了那个时候
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱,你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。...用enumerate()让你的循环更加Python化 那么为什么用enumerate()函数去保存运行中的索引很有用呢?...我发现,有很多从C或Java背景转过来的新的Python开发人员有时使用下面这种range(len(…))方法来保存运行中每个元素的索引,同时再用for循环遍历列表: ''' 遇到问题没人解答?...事实上他的部分魔法是通过Python迭代器来实现的。意思就是每个元素的索引是懒加载的(一个接一个,用的时候生成),这使得内存使用量很低并且保持这个结构运行很快。...,正如你所见,我使用了和前面一样的示例代码。
原因是,我想要使用事件IO来做一些工作,我决定试一下Python世界最近很火的新东东。我最初感受到的是,这个asyncio系统比我预期中的要复杂的多。现在我十分确定的是,我不知道如何正确地使用它。...其次,asyncio并没有要求事件循环通过政策来绑定上下文。事件循环完全可以在一个隔离环境中良好地运行。这是库代码中协程,或者类似东西遇到的第一个问题,因为它们不知道由哪个事件循环来负责规划自己。...如果你在编写一个协程的时候,你想要知道这个协程何时在运行,你可以通过Task.get_current来知道,不过你需要另外知道你分派的事件循环绑定在哪个线程。...Executors 你如何通知其他的线程来完成一些事情呢?你不可以在另一个线程中为当前的事件循环规划回调函数,然后获得结果。所以你需要executors。...令人失望的是,在python中目前还没有任何store可以用。我一直在关注,因为我一直想要使用asyncio来支持Sentry的breadcrumbs,但是还没有看到好的办法。
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