c – 将R函数作为参数传递给RCpp函数

我正试图运行类似的东西

[R

my_r_function <- function(input_a) {return(input_a**3)}
RunFunction(c(1,2,3), my_r_function)

CPP

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector RunFunction(NumericVector a, Function func)
{
  NumericVector b = NumericVector(a.size());
  for(int i=0; i<a.size(); i++)
    b[i] = func(a[i]);
  return b;
}

我如何使“功能功能”实际上在Rcpp中工作?

附:我知道有很多方法可以在没有Rcpp的情况下做到这一点(本例中可以考虑应用)但我只是以此为例来演示我正在寻找的东西.

您应该能够使用我在上面提供的链接中的示例来使您的代码正常工作;但是你也应该注意到德克的警告,

Calling a function is simple and tempting. It is also slow as there
are overheads involved. And calling it repeatedly from inside your C++
code, possibly buried within several loops, is outright silly.

这可以通过稍微修改上面的代码并对两个版本进行基准测试来证明:

#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::export]]
Rcpp::NumericVector RunFunction(Rcpp::NumericVector a, Rcpp::Function func)
{
  Rcpp::NumericVector b = func(a);
  return b;
}

// [[Rcpp::export]]
Rcpp::NumericVector RunFunction2(Rcpp::NumericVector a, Rcpp::Function func)
{
  Rcpp::NumericVector b(a.size());
  for(int i = 0; i < a.size(); i++){
    b[i] = Rcpp::as<double>(func(a[i]));
  }
  return b;
}

/*** R
my_r_function <- function(input_a) {return(input_a**3)}
x <- 1:10
##
RunFunction(x,my_r_function)

RunFunction2(x,my_r_function)
##
library(microbenchmark)
microbenchmark(
  RunFunction(rep(1:10,10),my_r_function),
  RunFunction2(rep(1:10,10),my_r_function))

Unit: microseconds
                                       expr     min       lq       mean   median       uq      max neval
  RunFunction(rep(1:10, 10), my_r_function)  21.390  22.9985   25.74988  24.0840   26.464   43.722   100
 RunFunction2(rep(1:10, 10), my_r_function) 843.864 903.0025 1048.13175 951.2405 1057.899 2387.550   100

*/

请注意,RunFunction比RunFunction2快约40倍:在前者中,我们只会产生从C代码内部调用func一次的开销,而在后一种情况下,我们必须为输入向量的每个元素进行交换.如果你尝试在更长的向量上运行它,我相信你会发现RunFunction2相对于RunFunction的性能要差得多.因此,如果你要从C代码中调用R函数,你应该尝试利用R的本机向量化(如果可能的话),而不是在循环中重复调用R函数,至少是为了相当简单计算如x ** 3.

此外,如果您想知道为什么您的代码没有编译,那是因为这一行:

b[i] = func(a[i]);

你可能得到了错误

cannot convert ‘SEXP’ to ‘Rcpp::traits::storage_type<14>::type {aka
double}’ in assignment

我通过将Rcpp ::中的func(a [i])的返回值包装为上面的< double>()来解决.然而,这显然不值得这么麻烦,因为无论如何你最终会得到一个更慢的功能.

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