RcppArmadillo”一词；inDL（x，as.logical（local），as.logical（now），…）中出错”；Windows平台下

我用Rcpp和RcppArmadillo编写了一些函数，如下所示

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示例.cpp：

#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <iostream>
#include <math.h>


using namespace Rcpp;
// using namespace RcppArmadillo;
using namespace arma;
using namespace std;


// [[Rcpp::export]]
double inner1(NumericVector x, NumericVector y) {
  int K = x.length() ;
  double ip = 0 ;
  for (int k = 0 ; k < K ; k++) {
    ip += x(k) * y(k) ;
  }
  return(ip) ;
}



// [[Rcpp::export]]
mat multiply2(mat A, mat B) {
  return A * B;
}

我发现关键问题在于矩阵乘法。因为我试图删除第二个函数

multiply2

。然后剩下的代码可以在Windows下成功编译

例2.cpp

---

#包括
//[[Rcpp:：depends（RcppArmadillo）]]
#包括
#包括
使用名称空间Rcpp；
//使用名称空间RcppArmadillo；
使用arma；
使用名称空间std；
//[[Rcpp:：导出]]
双内1（数值向量x，数值向量y）{
int K=x.长度（）；
双ip=0；
for（int k=0；k

---

我尝试过其他一些代码，发现在代码中使用矩阵乘法

*

时会发生此错误

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那么，为什么RcppArmadillo中的矩阵乘法在Windows平台下失败？

在与编译器斗争了很长时间后，我发现关键点是

BLAS

库没有在我的Windows系统环境路径中正确设置

简言之，解决办法是：

在下载预编译的OpenBLS二进制软件包（不要尝试在windows下编译最新版本，我在这方面浪费了很多时间）

Exactor

OpenBLAS-v0.2.19-Win64-int32.zip

到一些类似的

C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32

将

C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32\bin添加到
路径中

[可选]创建名为

BLAS_LIBS

的新环境变量，其值为

C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32\bin

重新启动RStudio，问题就解决了

我通过安装

RcppArmadillo

从源代码处通过安装.packages（“RcppArmadillo”，type=“source”）找到这个解决方案，这次RStudio在编译过程中抛出相同的错误，因此安装失败

---

但是，如果我只使用

install.packages（“RcppArmadillo”）

，RStudio将安装

RcppArmadillo

的二进制版本，因此在与编译器斗争了很长时间后，我没有收到任何关于缺少

BLAS

的反馈，我发现关键点是在我的windows系统环境路径中未正确设置

BLAS

库

简言之，解决办法是：

在下载预编译的OpenBLS二进制软件包（不要尝试在windows下编译最新版本，我在这方面浪费了很多时间）

Exactor

OpenBLAS-v0.2.19-Win64-int32.zip

到一些类似的

C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32

将

C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32\bin添加到
路径中

[可选]创建名为

BLAS_LIBS

的新环境变量，其值为

C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32\bin

重新启动RStudio，问题就解决了

我通过安装

RcppArmadillo

从源代码处通过安装.packages（“RcppArmadillo”，type=“source”）找到这个解决方案，这次RStudio在编译过程中抛出相同的错误，因此安装失败

---

但是，如果我只使用

install.packages（“RcppArmadillo”）

，RStudio将安装二进制版本的

RcppArmadillo

，因此，我没有收到任何关于缺少

BLAS

的反馈，我认为一种更简单的方法早在R随附的R安装和管理手册中就有描述。我认为一种更简单的方法早在R随附的R安装和管理手册中就有描述。

> Rcpp::sourceCpp('R:/example.cpp')
Error in inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...) : 
  unable to load shared object 'C:/Users/[Username]/AppData/Local/Temp/RtmpG6H80X/sourceCpp-x86_64-w64-mingw32-0.12.19/sourcecpp_40b04b2c2bcf/sourceCpp_4.dll':
  LoadLibrary failure: The specified procedure could not be found.

#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <iostream>
#include <math.h>


using namespace Rcpp;
// using namespace RcppArmadillo;
using namespace arma;
using namespace std;


// [[Rcpp::export]]
double inner1(NumericVector x, NumericVector y) {
  int K = x.length() ;
  double ip = 0 ;
  for (int k = 0 ; k < K ; k++) {
    ip += x(k) * y(k) ;
  }
  return(ip) ;
}