rcpp

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    我有一個概率對稱矩陣,對角線條目爲null。假設像 0 0.5 0.1 0.6 0.5 0 0.2 0.1 0.1 0.2 0 0.2 0.6 0.1 0.2 0 我想畫一個虛擬矩陣,以使進入的概率[I,J]是概率矩陣項[I,J]。請注意,我擁有的概率矩陣是一個犰狳矩陣(一個大矩陣5000x5000)。當然,對角虛擬角色應該爲空,因爲它們的概率爲零。我建立了兩個功

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    我寫如下一個RCPP代碼: // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] // [[Rcpp::depends(BH)]] // [[Rcpp::plugins(cpp11)]] #include <RcppArmadillo.h> #include <boost/random.hpp> #include <boost/random/uniform_real_

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    我有一個4維數組,我需要計算兩個維的和。我看到apply出奇的慢。 我曾嘗試compiler庫,但速度幾乎提高: library(compiler) X <- array(2, dim=c(1000,20,10,125)) suma <- function(X){ apply(X, MARGIN=c(1,2), sum) } suma.cmp <- cmpfun(suma)

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    使用循環我有一個XTS格式的數據(數據)是這樣的: A 2008-01-14 09:29:59 10 2008-01-14 09:29:59 0.1 2008-01-14 09:30:00 0.9 2008-01-14 09:30:00 0.1 2008-01-14 09:30:00 0.2 2008-01-14 09:30:00 0.4 200

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    我正在製作用於吉布斯採樣的Rcpp代碼。在代碼裏面,我首先要創建一個三維數組,其中行數=迭代次數(500),列號=參數數量(4),切片數量=鏈數(3)。我這樣寫: #include <RcppArmadillo.h> #include <math.h> // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] using namespace Rcpp; using na

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    我在R中有一個很慢的循環(但工作)。目前,我的筆記本計算需要約3分鐘,我認爲這可以提高。最後,我將循環執行基於此代碼的結果進行計算的許多數據文件,並且如果可能的話,我希望儘快使當前代碼更快。基本上,對於每個日期,對於X的11個不同值,循環抓取最後X年的降雨量值(Y),找到線性逆加權值(Z),使得最老的降雨量值加權最小,將雨(Y)和權重(Z)乘以得到向量A,然後將A的總和作爲最終結果。這是爲數千個日

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    我是Rcpp的新手,並探索其應用程序。特別是,我試圖加快下面的函數,部分建立在一個previous answer: code = 'NumericVector RcppFun(int N){ NumericVector out(N); for (int i = 0; i < N; ++i) { double V = 0; while(V

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    我想使用Rcpp模塊將C++類暴露給R.我試圖創建一個簡單的例子來理解這是如何工作的。我有兩個Bar和Foo類,它們存儲在它們自己的cpp文件中,位於包的src文件夾中。 Bar.cpp的代碼如下: #include "Bar.h" #include "Foo.h" #include <Rcpp.h> using namespace Rcpp; Bar::Bar(){x = 0;};

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    這是一項經修訂問題 在R和RCPP我有一個字符串聲明爲string def; 我也有一個數據幀稱爲Row_Labels包含兩個字母串,「AA」, 「BB」等 現在我試圖做到這一點.. #include <Rcpp.h> #include <string.h> //using namespace Rcpp; //using namespace std; // [[Rcpp::export

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    找到我建立一個Rpackage(稱爲myUtils),它使用一個文件cpp,在RStudio以下Hadley's manual。我cpp文件駐留在src目錄,運行後創建:devtools::use_rcpp(),我R目錄下我有一個名爲myUtils.R文件,用這些行: #' myUtils: A package with various functions for my analyses #'