[R-es] Familia *pply
Carlos Ortega
cof en qualityexcellence.es
Jue Mar 19 02:03:33 CET 2015
Hola,
Una forma de hacerlo es así (destaco en negrita los cambios).
De todas formas, ya te adelanto que no es un caso en el que aplicar, en
este caso "mapply()", mejore los tiempos frente a la solución basada en un
bucle.
#-------------------------
t1 <- Sys.time()
*myfun <- function(x,y) { data[x,y] }*
medias <- replicate(1000,{
sel <- sample(1:20,10)
pareja <- sample(sel,100,replace = T)
ta <- Sys.time()
*#cambio resnew <- mapply(myfun, pareja, col) #cambio *
tb <- Sys.time()
media <- mean(resnew)
tt <- tb-ta
c(media,tt)
})
t2 <- Sys.time()
diftime=(t2-t1)[[1]]
diftime
sum(medias[2,])/diftime
#-------------------------
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualiytexcellence.es
El 19 de marzo de 2015, 1:14, Fernando Macedo <fermace en gmail.com> escribió:
> Hola Jorge, muchas gracias por tu pronta respuesta, no me di cuenta que
> el formateo podría causar problemas, envío de nuevo el código sin formatos.
> La idea básica es para un set de números de columnas (desordenados) y un
> set de numeros de fila el loop lo que hace es ir a la fila y columna
> correspondiente de data, tomar el valor y luego hacer la media sobre esos.
>
>
>
> data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
> col=sample(1:100,100)
>
> t1=Sys.time()
> medias=replicate(1000,{
> sel=sample(1:20,10)
> pareja=sample(sel,100,replace = T)
> ta=Sys.time()
> recep=NULL
> for(i in 1:100){
> n=col[i]
> m=pareja[i]
> c=data[m,n]
> recep=c(recep,c)
> }
> tb=Sys.time()
> media=mean(recep)
> tt=tb-ta
> c(media,tt)
> },simplify=T)
>
> t2=Sys.time()
> diftime=(t2-t1)[[1]]
>
> sum(medias[2,])/diftime
>
>
>
> Fernando Macedo
>
> El 18/03/15 a las 21:06, Jorge I Velez escribió:
> > Hola Fernando,
> >
> > No puedo ver las negritas, pero intuyo que lo que quieres es calcular
> > la media por columnas? Si es asi, hay dos maneras:
> >
> > 1. Usa colMeans(x), donde "x" es tu matriz de datos
> > 2. Usa apply(x, 2, mean) donde "x" es tu matriz de datos
> >
> > Existe una tercera pero menos conocida posibilidad que es usando el
> > paquete matrixStats. Esta implementado en C en su mayoria y, de
> > acuerdo con el autor, es mucho mas rapido que la familia *apply. En
> >
> http://cran.r-project.org/web/packages/matrixStats/vignettes/matrixStats-methods.html
> > puedes encontrar mas informacion.
> >
> > Saludos cordiales,
> > Jorge.-
> >
> >
> >
> > 2015-03-19 11:01 GMT+11:00 Fernando Macedo <fermace en gmail.com
> > <mailto:fermace en gmail.com>>:
> >
> > Buenas a todos. Desde hace un tiempo estoy tratando de aplicar las
> > funciones de la familia *pply en todo lo que puedo, pero todavía no
> es
> > algo que me surja tan rápidamente o naturalmente al momento de los
> > loops
> > como usar for().
> > Conozco las ventajas de usar estas funciones y por eso mi intento de
> > hacerme de ellas.
> >
> > Por ejemplo en este problema:
> >
> > data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
> > col=sample(1:100,100)
> >
> > t1=Sys.time()
> >
> > medias=replicate(1000,{
> > sel=sample(1:20,10)
> > pareja=sample(sel,100,replace = T)
> > ta=Sys.time()
> > *recep=NULL**
> > ** for(i in 1:100){**
> > ** n=col[i]**
> > ** m=pareja[i]**
> > ** c=data[m,n]**
> > ** recep=c(recep,c)**
> > ** }**
> > * tb=Sys.time()
> > media=mean(recep)
> > tt=tb-ta
> > c(media,tt)
> > })
> >
> > t2=Sys.time()
> >
> > diftime=(t2-t1)[[1]]
> >
> > sum(medias[2,])/diftime
> >
> >
> > la parte que está en negrita (si usé bien los Sys.time()) me
> > representa
> > (hice varias pruebas) aprox un 60% del tiempo total empleado.
> >
> > Mi pregunta es, para este ejemplo ¿cómo plantearían una solución
> > usando
> > funciones *pply?
> > Y luego ver cuanto aumenta en el rendimiento del uso del tiempo.
> >
> > De paso, la salida que obtengo es una matriz de 2 por 1000, cuando
> > sería
> > más interesante una matriz de 1000 por 2. Si se usa simplify = F como
> > argumento de replicate() resulta en una lista. ¿Existe algún
> argumento
> > que directamente obtenga una matriz de 1000 por 2? (Esto último
> > pensando
> > en de repente 100000 o 1000000 de repeticiones y salidas más
> > complejas).
> >
> >
> > Saludos!
> >
> > --
> > Fernando Macedo
> >
> >
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> > R-help-es en r-project.org <mailto:R-help-es en r-project.org>
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