如何在r中并行化外部函数？

在R中并行化外部函数可以通过使用parallel包来实现。parallel包提供了一些函数和工具，可以将任务分发给多个处理器或计算节点，并行执行外部函数。

以下是在R中并行化外部函数的一般步骤：

1. 导入parallel包：使用library函数导入parallel包，以便使用其中的并行化函数和工具。
2. 创建并行化集群：使用makeCluster函数创建一个并行化集群。可以指定集群中的处理器数量，也可以使用默认设置。
3. 注册并行化集群：使用registerDoParallel函数将并行化集群注册为R的默认计算环境。
4. 定义外部函数：定义要并行化执行的外部函数。确保该函数可以独立执行，不依赖于其他全局变量或函数。
5. 并行化执行外部函数：使用foreach函数和%dopar%运算符来并行化执行外部函数。foreach函数接受一个迭代器和一个函数作为参数，然后将迭代器中的每个元素分发给并行化集群中的处理器进行处理。
6. 收集结果：使用collect函数收集并行化执行外部函数的结果。结果将以列表的形式返回。

下面是一个示例代码，演示如何在R中并行化外部函数：

library(parallel)

# 创建并行化集群
cl <- makeCluster(4)

# 注册并行化集群
registerDoParallel(cl)

# 定义外部函数
my_external_function <- function(x) {
  # 执行一些操作
  return(x * 2)
}

# 并行化执行外部函数
result <- foreach(i = 1:10) %dopar% {
  my_external_function(i)
}

# 收集结果
result <- collect(result)

# 关闭并行化集群
stopCluster(cl)

在上面的示例代码中，我们创建了一个包含4个处理器的并行化集群。然后定义了一个名为my_external_function的外部函数，该函数将输入参数乘以2并返回结果。使用foreach函数和%dopar%运算符，我们将my_external_function应用于1到10的整数，并行化执行。最后，使用collect函数收集并行化执行的结果。

请注意，上述示例中的代码仅为演示目的，实际应用中需要根据具体情况进行适当修改和调整。

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