使用内联和Rcpp调用R函数仍然和原始R代码一样慢
我需要评估一个需要长循环的函数(后验分布)。显然,我不想在R本身中这样做,所以我使用“内联”和“RCPP”来实现C++。但是,我发现在每个循环使用R函数的情况下,CXX函数的运行速度与运行R代码的速度一样慢(请参见下面的代码和输出)。特别是,我需要在每个循环中使用多元正态累积分布函数,因此我使用了mvtnorm包中的pmvnorm() 如何在CXX函数中使用此R函数并加快速度?我想了解为什么会发生这种情况,以便将来可以在cxxfunction中使用其他R函数 多谢各位使用内联和Rcpp调用R函数仍然和原始R代码一样慢,r,inline,rcpp,R,Inline,Rcpp,我需要评估一个需要长循环的函数(后验分布)。显然,我不想在R本身中这样做,所以我使用“内联”和“RCPP”来实现C++。但是,我发现在每个循环使用R函数的情况下,CXX函数的运行速度与运行R代码的速度一样慢(请参见下面的代码和输出)。特别是,我需要在每个循环中使用多元正态累积分布函数,因此我使用了mvtnorm包中的pmvnorm() 如何在CXX函数中使用此R函数并加快速度?我想了解为什么会发生这种情况,以便将来可以在cxxfunction中使用其他R函数 多谢各位 test <- cx
test <- cxxfunction(
signature(Num="integer",MU="numeric",Sigma="numeric"),
body='
RNGScope scope;
Environment stats("package:mvtnorm");
Function pmvnorm = stats["pmvnorm"];
int num = Rcpp::as<int>(Num);
NumericVector Ret(1);
NumericMatrix sigma(Sigma);
NumericVector mu(MU);
NumericVector zeros(2);
for(int i = 0; i < num; i++)
{
Ret = pmvnorm(Named("upper",zeros),Named("mean",MU),Named("sigma",sigma));
}
return Ret;
',plugin="Rcpp"
)
system.time(
test(10000,c(1,2),diag(2))
)
user system elapsed
5.64 0.00 5.75
system.time(
for(i in 1:10000){
pmvnorm(upper=c(0,0),mean=c(1,2),sigma=diag(2))
}
)
user system elapsed
5.46 0.00 5.57
test您正在从Rcpp调用一个R函数
这不能比直接调用R函数快
绑定约束是您调用的函数,而不是您如何调用它。Rcpp不是什么神奇的R-to-C++编译器