[R-br] sugestao de melhorias em codigo?

[Gustavo Henrique de Carvalho]

R2-R4 são data frames e os atributos não batem. Os resultados me
parecem iguais. Ainda:

> a <- matrix(1:6,2)
> Reduce(identical, list(a,a,a,a,a))
[1] FALSE

Passando mais de dois valores, na terceira vai comparar um elemento
lógico com o próximo da lista, já que identical retorna TRUE ou FALSE.

Abraços,

Gustavo.


2011/3/29 Benilton Carvalho <beniltoncarvalho em gmail.com>:
> 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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>>>> >> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
>>>> >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
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>>>> > Henrique Dallazuanna
>>>> > Curitiba-Paraná-Brasil
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