/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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
