[R-br] sugestao de melhorias em codigo?

[Benilton Carvalho]

parece-me so' um problema com a nomenclatura das dimensoes...

obrigado pela ajuda,

b

2011/3/29 Henrique Dallazuanna <wwwhsd em gmail.com>:
> Gustavo,
>
> A saida de alguma funçao não é igual a outra:
>
> Reduce(identical, list(R1, R2, R3, R4, R5))
>
> 2011/3/29 Gustavo Henrique de Carvalho <gustavo.bio em gmail.com>:
>> Mudei a chamada da função mean no código acima e adicionei loops
>> aninhados para comparar. Prestem atenção ao tamanho das matrizes de
>> entrada, pode ser que demore pra rodar:
>>
>> set.seed(1)
>> X <- matrix(rnorm(30000), nc=5)
>> Y <- matrix(rnorm(15000), nc=5)
>>
>> f = function(i, x, y){
>>  n = ncol(x)
>>  sapply(1:n, function(j, v, ref) .Internal(mean(ref[,j] > v[j])), x[i,], y)
>> }
>>
>> t1 <- system.time(
>>  R1 <- t(sapply(1:nrow(X), f, X, Y))
>> )
>>
>> t2 <- system.time(
>>  R2 <- mapply(function(x, y)colMeans(sapply(x, function(.x).x < y)),
>>    as.data.frame(X), as.data.frame(Y))
>> )
>>
>> t3 <- system.time(
>>  R3 <- mapply(function(x, y) sapply(x, function(.x) mean(.x <
>>          y)),
>>    as.data.frame(X), as.data.frame(Y))
>> )
>>
>> t4 <- system.time(
>>  R3 <- mapply(function(x, y) sapply(x, function(.x) .Internal(mean(.x <
>>          y))),
>>    as.data.frame(X), as.data.frame(Y))
>> )
>>
>> blah <- function(X, Y) {
>>  R <- X
>>  for (j in 1:NCOL(X)) {
>>    bleh <- Y[, j]
>>    for (i in 1:NROW(X)) {
>>      R[i,j] <- .Internal(mean(X[i,j] < bleh))
>>    }
>>  }
>>  R
>> }
>>
>> t5 <- system.time(R5 <- blah(X, Y))
>>
>> t1
>> t2
>> t3
>> t4
>> t5
>>
>> Abraços,
>>
>> Gustavo
>>
>> 2011/3/29 Benilton Carvalho <beniltoncarvalho em gmail.com>
>>>
>>> aha! sou mestre em esquecer do mapply... obrigado...
>>>
>>> FYI: eu tenho um ganho significativo com:
>>>
>>> mapply(function(x, y) sapply(x, function(.x) mean(.x < y)),
>>>                   as.data.frame(X), as.data.frame(Y))
>>>
>>> obrigado, b
>>>
>>> 2011/3/29 Henrique Dallazuanna <wwwhsd em gmail.com>:
>>> > Benilton,
>>> >
>>> > Tente com essa, aparenta ser 30% mais rapida:
>>> >
>>> > mapply(function(x, y)colMeans(sapply(x, function(.x).x < y)),
>>> > as.data.frame(X), as.data.frame(Y))
>>> >
>>> > #benchmark
>>> > t1 <- system.time(replicate(100, t(sapply(1:nrow(X), f, X, Y))))
>>> > t2 <- system.time(replicate(100, mapply(function(x,
>>> > y)colMeans(sapply(x, function(.x).x < y)), as.data.frame(X),
>>> > as.data.frame(Y))))
>>> >
>>> > t2 / t1
>>> >
>>> > 2011/3/29 Benilton Carvalho <beniltoncarvalho em gmail.com>:
>>> >> Prezados,
>>> >>
>>> >> existe algo obvio (em termos de R, visto que gostaria de evitar o uso
>>> >> de codigo compilado) que eu esteja esquecendo em termos de otimizacao
>>> >> para a seguinte operacao?
>>> >>
>>> >> Ela se resume a:
>>> >>
>>> >> R[i,j] = mean( X[i,j] < Y[,j])
>>> >>
>>> >> O CMR segue:
>>> >>
>>> >> set.seed(1)
>>> >> X <- matrix(rnorm(100), nc=5)
>>> >> Y <- matrix(rnorm(50), nc=5)
>>> >>
>>> >> f = function(i, x, y){
>>> >>  n = ncol(x)
>>> >>  sapply(1:n, function(j, v, ref) mean(ref[,j] > v[j]), x[i,], y)
>>> >> }
>>> >> R = t(sapply(1:nrow(X), f, X, Y)
>>> >>
>>> >>
>>> >> O problema que surge para mim refere-se ao tempo de execucao quando
>>> >> tenho q lidar com X com dimensoes 5e6 x 1e3.... pois, naturalmente, a
>>> >> solucao acima levara' um bom tempo para finalizar...
>>> >>
>>> >> obrigado,
>>> >> benilton
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