自作関数の高速化

efficient R programingを読んでいて今後使えそうなことに関するメモ。

3.7 では自作関数の高速化について述べられている。

自作関数にcompiler::cmpfun()を適用すればよいだけらしい。

library(compiler)

mean_r = function(x) {
  m = 0
  n = length(x)
  for(i in seq_len(n))
    m = m + x[i] / n
  m
}

cmp_mean_r = cmpfun(mean_r)

平均を求める関数についての比較結果はこのようになる。 結構差が出ているので、複雑な処理をする際には有効に使えそうである。

x = rnorm(1000)
microbenchmark(times = 10, unit = "ms", # milliseconds
          mean_r(x), cmp_mean_r(x), mean(x))
#> Unit: milliseconds
#>           expr   min    lq  mean median    uq  max neval cld
#>      mean_r(x) 0.358 0.361 0.370  0.363 0.367 0.43    10   c
#>  cmp_mean_r(x) 0.050 0.051 0.052  0.051 0.051 0.07    10  b 
#>        mean(x) 0.005 0.005 0.008  0.007 0.008 0.03    10 a  

• 2017/7/23追記 R言語逆引きハンドブックにバイトコンパイルによる高速化として、 しっかり書いてあったので、詳細はそちらを確認。