回答:
要使 R 片段更快更 R-ish,可以采取以下措施:
- 减少数据存储和操作开销:
使用
data.table
或 dplyr
等数据处理工具,以加快数据处理速度。 - 使用多核处理器:
利用多核处理器进行并行计算,从而提高计算速度。
- 优化代码:
对代码进行优化,例如减少循环次数、避免过度计算等。
- 使用向量操作:
使用 R 的向量操作,如
vecply()
函数,可以显著提高计算速度。 - 利用 R 的优势:
R 非常适合统计分析,可以利用这一优势,在数据分析和可视化方面发挥 R 的优势。
- 使用高性能库:
如 xgboost、caret 等高性能库,可以进一步提高计算速度。
- 分布式计算:
利用分布式计算框架,如 Hadoop、Spark 等,将计算任务分散到多台计算机上进行并行计算,以提高速度。
- 缓存和内存优化:
合理使用内存和缓存,避免频繁的内存分配和回收,提高代码运行速度。
- 代码重构:
重构代码,将复杂问题分解为多个简单问题,并分别进行处理,从而提高代码运行速度。
- 性能调优:
对代码进行性能调优,例如减小内存使用、使用更快的函数库等。
通过以上措施,可以显著提高 R 片段的计算速度,使其更 R-ish。