R中的上对角线并行计算
我使用以下代码:R中的上对角线并行计算,r,foreach,dataframe,diagonal,doparallel,R,Foreach,Dataframe,Diagonal,Doparallel,我使用以下代码: library(foreach) library(doParallel) N<-5 cl<-makeCluster(8) registerDoParallel(cl) #loop s8 <- foreach(i=1:N, .combine='rbind') %:% foreach(j=1:N, .combine='c') %dopar% { dis <-as.numeric (i+j) } ##
library(foreach)
library(doParallel)
N<-5
cl<-makeCluster(8)
registerDoParallel(cl)
#loop
s8 <- foreach(i=1:N, .combine='rbind') %:%
foreach(j=1:N, .combine='c') %dopar% {
dis <-as.numeric (i+j) } ## In reality there something more complicated
stopCluster(cl)
我想得到上对角线矩阵,如下所示:
> s8
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
result.1 2 3 4 5 6
result.2 0 4 5 6 7
result.3 0 0 6 7 8
result.4 0 0 0 8 9
result.5 0 0 0 0 10
如果我将内部循环的迭代器更改为
foreach(j=i:N, .combine='c') %dopar% {
我没有得到所需的结果。可能是这样(尽管我可能只会并行化外部循环):
库(foreach)
图书馆(双平行)
从运行时的角度来看,提供的解决方案是否比原始代码更快?因为实际上N(数据帧大小)很高。它避免了不必要的迭代,因此应该更快。对其进行基准测试。当然,真正的速度改进必须考虑到您的“复杂”代码。
foreach(j=i:N, .combine='c') %dopar% {
library(foreach)
library(doParallel)
N<-5
cl<-makeCluster(4)
registerDoParallel(cl)
#loop
#result is a list of vectors
s8 <- foreach(i=1:N) %:%
foreach(j=i:N, .combine='c') %dopar% {
as.numeric (i+j) } ## In reality there something more complicated
stopCluster(cl)
s8 <- t(vapply(s8, function(x) {
x <- rev(x)
length(x) <- N
rev(x)
}, FUN.VALUE = numeric(N)))
s8[lower.tri(s8)] <- 0
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
#[1,] 2 3 4 5 6
#[2,] 0 4 5 6 7
#[3,] 0 0 6 7 8
#[4,] 0 0 0 8 9
#[5,] 0 0 0 0 10