sugestao de melhorias em codigo?
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
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@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 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
-- Henrique Dallazuanna Curitiba-Paraná-Brasil 25° 25' 40" S 49° 16' 22" O
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@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@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 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
-- Henrique Dallazuanna Curitiba-Paraná-Brasil 25° 25' 40" S 49° 16' 22" O
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@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@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@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 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
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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@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@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@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@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 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
-- Henrique Dallazuanna Curitiba-Paraná-Brasil 25° 25' 40" S 49° 16' 22" O
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parece-me so' um problema com a nomenclatura das dimensoes... obrigado pela ajuda, b 2011/3/29 Henrique Dallazuanna <wwwhsd@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@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@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@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@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 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
-- Henrique Dallazuanna Curitiba-Paraná-Brasil 25° 25' 40" S 49° 16' 22" O
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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@gmail.com>:
parece-me so' um problema com a nomenclatura das dimensoes...
obrigado pela ajuda,
b
2011/3/29 Henrique Dallazuanna <wwwhsd@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@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@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@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@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 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
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sei que eh OT (mas deixo aqui para futura ref), o teste de igualdade p multiplos objectos que uso eh: check = function(...){ dots = list(...) all(sapply(dots[-1], identical, dots[[1]])) } b 2011/3/29 Gustavo Henrique de Carvalho <gustavo.bio@gmail.com>:
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@gmail.com>:
parece-me so' um problema com a nomenclatura das dimensoes...
obrigado pela ajuda,
b
2011/3/29 Henrique Dallazuanna <wwwhsd@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@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@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@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@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 > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br@listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >
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