将R函数转换为Rcpp

运行上述功能：

  func.pheno <- function(tmp,p,tb,to,tc,g.gdd,v.gdd,r.gdd,ri.gdd){

  tm <- tmp[1:length(tmp) >= p] 

  fT <- ifelse(tm >= tb & tm <= to,(tm - tb)/(to - tb),
             ifelse(to <= tm & tm <= tc,(tc - tm)/(tc - to),0))

  Te <- tb + fT*(to - tb)
  thermal.units <- Te - tb

  day.stage1 <- which.max(cumsum(thermal.units) >= g.gdd) 
  day.stage2 <- which.max(cumsum(thermal.units) >= v.gdd)
  day.stage3 <- which.max(cumsum(thermal.units) >= r.gdd) 
  day.stage4 <- which.max(cumsum(thermal.units) >= ri.gdd) 
  day.stage4 <- ifelse(day.stage4 <= day.stage3, length(thermal.units),day.stage4) 
  list(day.stage1,day.stage2,day.stage3,day.stage4)
  }  

  #include <Rcpp.h>
  using namespace Rcpp;

  // [[Rcpp::export]]

  List PhenoModel(NumericVector day,
                  NumericVector temp,
                  NumericVector plant_date, # I noticed . is not accepted 
                  double tb,
                  double to,
                  double tc,
                  double g_gdd,
                  double v_gdd,
                  double r_gdd,
                  double ri_gdd) {

    int n = day.length();
    NumericVector fT(n);
    NumericVector Te(n);
    NumericVector thermal_units(n);

  for (int i = 1; i < n; i++){

  # this tries to achieve this tm <- tmp[1:length(tmp) >= p]    
  for (int i = 0; i < n; i++){

      if (day[i] < plant_date) {
      temp[i] = 0;
    } else {
      temp[i] = temp[i];
    } 

  if (temp[i] <= tb & temp[i] <= to) {

      fT[i] = (temp[i] - tb)/(to - tb);
      Te[i] <- tb + fT[i]*(to - tb);
      thermal_units[i] <- Te[i] - tb;

  } else if (to <= temp[i] & temp[i] <= tc) { 

      ft[i] = (tc - temp[i])/(tc - to);
      Te[i] <- tb + fT[i]*(to - tb);
      thermal_units[i] <- Te[i] - tb;

    } else {

    ft[i] = 0;
    Te[i] <- tb + fT[i]*(to - tb);
    thermal_units[i] <- Te[i] - tb;
    }

我正在尝试开发一个Rcpp解决方案，因为我发现它对于其他功能更快。 我不是来自C++的背景，所以这就是我所做的。

        df %>% group_by(year) %>% my function 

#包括
使用名称空间Rcpp；
//[[Rcpp:：导出]]
列表模式（数字媒介日，
数值向量温度，
我注意到，数字病媒植物日期不被接受
双肺结核，
加倍，
双tc，
双g_gdd，
双v_gdd，
双r_gdd，
双里夫（gdd）{
int n=日长度（）；
数值向量fT（n）；
数值向量Te（n）；
数值矢量热单位（n）；
对于（int i=1；i如果（temp[i]如果要获取验证
cumsum（x）>=thr的第一个索引，可以使用此Rcpp函数：

  func.pheno <- function(tmp,p,tb,to,tc,g.gdd,v.gdd,r.gdd,ri.gdd){

  tm <- tmp[1:length(tmp) >= p] 

  fT <- ifelse(tm >= tb & tm <= to,(tm - tb)/(to - tb),
             ifelse(to <= tm & tm <= tc,(tc - tm)/(tc - to),0))

  Te <- tb + fT*(to - tb)
  thermal.units <- Te - tb

  day.stage1 <- which.max(cumsum(thermal.units) >= g.gdd) 
  day.stage2 <- which.max(cumsum(thermal.units) >= v.gdd)
  day.stage3 <- which.max(cumsum(thermal.units) >= r.gdd) 
  day.stage4 <- which.max(cumsum(thermal.units) >= ri.gdd) 
  day.stage4 <- ifelse(day.stage4 <= day.stage3, length(thermal.units),day.stage4) 
  list(day.stage1,day.stage2,day.stage3,day.stage4)
  }  

  #include <Rcpp.h>
  using namespace Rcpp;

  // [[Rcpp::export]]

  List PhenoModel(NumericVector day,
                  NumericVector temp,
                  NumericVector plant_date, # I noticed . is not accepted 
                  double tb,
                  double to,
                  double tc,
                  double g_gdd,
                  double v_gdd,
                  double r_gdd,
                  double ri_gdd) {

    int n = day.length();
    NumericVector fT(n);
    NumericVector Te(n);
    NumericVector thermal_units(n);

  for (int i = 1; i < n; i++){

  # this tries to achieve this tm <- tmp[1:length(tmp) >= p]    
  for (int i = 0; i < n; i++){

      if (day[i] < plant_date) {
      temp[i] = 0;
    } else {
      temp[i] = temp[i];
    } 

  if (temp[i] <= tb & temp[i] <= to) {

      fT[i] = (temp[i] - tb)/(to - tb);
      Te[i] <- tb + fT[i]*(to - tb);
      thermal_units[i] <- Te[i] - tb;

  } else if (to <= temp[i] & temp[i] <= tc) { 

      ft[i] = (tc - temp[i])/(tc - to);
      Te[i] <- tb + fT[i]*(to - tb);
      thermal_units[i] <- Te[i] - tb;

    } else {

    ft[i] = 0;
    Te[i] <- tb + fT[i]*(to - tb);
    thermal_units[i] <- Te[i] - tb;
    }

#包括
使用名称空间Rcpp；
//[[Rcpp:：导出]]
积分向量最小值（常数数值向量&x，双thr）{
双和=0；
对于（int i=0；i=thr）返回IntegerVector:：create（i+1）；
}
返回IntegerVector:：create（）；
}
这是一个相当冗长的问题（不是一个简单的例子）。你是在问“我该怎么做
哪个.max（cumsum（x）>=y）”在C++中，你的R函数似乎只具有快速的向量化函数，所以RCPP的加速可能不像你希望的那么多。我同意@ DWW。我将指出一个问题：C++索引从0开始，而不是1。因此，<代码> > < /Calp>循环应该是：<代码>（int i＝0；i < n；i++）< />代码。（例如，
inti=1
->
inti=0
）。从技术上讲，这就是我要寻找的
which.max（cumsum（x）>=y）
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
IntegerVector min_ind_which(const NumericVector& x, double thr) {

  double sum = 0;

  for (int i = 0; i < x.size(); i++) {
    sum += x[i];
    if (sum >= thr) return IntegerVector::create(i + 1);
  }

  return IntegerVector::create();
}