R 进行并行复制的最简单方法

我喜欢R中的

并行

软件包，以及做

应用

，

sapply

等的并行版本是多么容易和直观

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replicate

是否有类似的并行函数？

您可以使用并行版本的

lappy

或

sapply

，而不是说在

1:n

上执行应用时复制此表达式

n

，而不是给出表达式，将该表达式包装到忽略发送给它的参数的函数中

可能是这样的：

#create cluster
library(parallel)
cl <- makeCluster(detectCores()-1)  
# get library support needed to run the code
clusterEvalQ(cl,library(MASS))
# put objects in place that might be needed for the code
myData <- data.frame(x=1:10, y=rnorm(10))
clusterExport(cl,c("myData"))
# Set a different seed on each member of the cluster (just in case)
clusterSetRNGStream(cl)
#... then parallel replicate...
parSapply(cl, 1:10000, function(i,...) { x <- rnorm(10); mean(x)/sd(x) } )
#stop the cluster
stopCluster(cl)

#创建集群
图书馆（平行）
cl使用
clusterEvalQ
作为一个模型，我想我应该实现一个并行的
replicate
，如下所示：

parReplicate <- function(cl, n, expr, simplify=TRUE, USE.NAMES=TRUE)
  parSapply(cl, integer(n), function(i, ex) eval(ex, envir=.GlobalEnv),
            substitute(expr), simplify=simplify, USE.NAMES=USE.NAMES)

软件包提供了一个插件来替换并行运行的
replicate（）
，并使用统计声音并行随机数生成：

库（future.apply）
计划（多段，工人=4）
y谢谢，当我读到复制只是sapply的包装时，我就这样做了。@D1X，你试过代码了吗？当我按原样运行它时，我看到10000个唯一的值，没有重复。但我在windows上进行了测试，它只生成，而不是分叉。如果使用分叉而不是繁殖来创建集群，并且在父集群中设置了种子，则可能会得到重复的。我在上面添加了一个调用，在每个子进程上显式地设置随机种子，以防万一（并做了一些其他小的更改，使代码可以按原样运行）。是的，这是通过种子设置修复的（是的，我在Linux中运行了这个）。非常感谢。
parReplicate <- function(cl, n, expr, simplify=TRUE, USE.NAMES=TRUE)
  parSapply(cl, integer(n), function(i, ex) eval(ex, envir=.GlobalEnv),
            substitute(expr), simplify=simplify, USE.NAMES=USE.NAMES)

library(parallel)
cl <- makePSOCKcluster(3)
hist(parReplicate(cl, 100, mean(rexp(10))))