R 为什么system.time只返回NA？

我正在做另一个类项目，我必须测量循环迭代的

system.time

，以将函数与

cbind

进行比较

我的大部分工作正常，但现在，

系统.time

部分只返回

NA

# Set memory size so it'll stop yelling at me
memory.size(max=FALSE)

# Set matrixes
A <- matrix(runif(n * n), n, n)
B <- matrix(runif(n * n), n, n)

# Set df
df <- data.frame(size=numeric(0),fast=numeric(0),slow=numeric(0))

# Set n
n <- c(200,400,600,800,1000,1200,1400,1600,1800,2000)

# Make a silly cbind-esque function
myCbind <- function(x,y) {
  flatA <- array(x)
  flatB <- array(y)
  comboAB <- data.frame(flatA,flatB)
  return(comboAB)
}

# Loop
for (i in n) {
  cbind(A,B)
  times <- system.time(cbind(A,B))
  fast_time = as.vector(times[n])
  myCbind(A,B)
  times <- system.time(myCbind(A,B))
  slow_time = as.vector(times[n])
  df <- rbind(df, data.frame(size=n, fast=fast_time, slow=slow_time))
}

# Print df to make sure it's working
df

有什么想法吗？

改变

as.vector(times[n])

到

然后一切都开始了

system.time（）

返回长度为5的向量，其中第三个元素是挂钟时间。但是，您要求

n

th元素，而

n

始终大于5

尝试以下操作，然后您将了解

system.time（）

返回的内容：

x = system.time(runif(1000000, 0, 1)
x[1:10]

---

更新：

你知道，实际上，你的代码还远远不够好。即使在对

system.time（）

进行了更正之后，您的循环看起来仍然非常可疑（请参阅我的注释）：

for（n中的i）{
##A，B在哪里？？？
cbind（A，B）##为什么要打印出来？？？
你的
n
大于5的可能性有多少次？我没想到它会更快。我希望它会更慢。作业是比较两者，真的。
as.vector(times[3])

x = system.time(runif(1000000, 0, 1)
x[1:10]

for (i in n) {
  ## ? where is A, B ???
  cbind(A,B)  ## why print this out ???
  times <- system.time(cbind(A,B));
  fast_time = as.vector(times[3])
  myCbind(A,B)  ## why print this out ???
  times <- system.time(myCbind(A,B))
  slow_time = as.vector(times[3])
  ## size = n, or size = i ???
  df <- rbind(df, data.frame(size = n, fast = fast_time, slow = slow_time))
  }

n <- c(200,400,600,800,1000,1200,1400,1600,1800,2000)
df <- data.frame(size=numeric(0),fast=numeric(0),slow=numeric(0))

myCbind <- function(x,y) {
  flatA <- array(x)
  flatB <- array(y)
  comboAB <- data.frame(flatA,flatB)
  return(comboAB)
  }

for (i in n) {
  A <- matrix(runif(i * i), i, i)
  B <- matrix(runif(i * i), i, i)
  fast_time <- as.vector(system.time(cbind(A,B)))[3]
  slow_time <- as.vector(system.time(myCbind(A,B)))[3]
  df <- rbind(df, data.frame(size = i, fast = fast_time, slow = slow_time))
  }

> df
   size  fast  slow
1   200 0.000 0.001
2   400 0.003 0.003
3   600 0.007 0.007
4   800 0.013 0.013
5  1000 0.022 0.023
6  1200 0.032 0.032
7  1400 0.044 0.045
8  1600 0.059 0.060
9  1800 0.076 0.077
10 2000 0.094 0.094