rcpp

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    我正在試圖爲一些基於C的稀疏矩陣處理代碼打包(請參閱previous question)。爲了調用的主力C函數,我需要創建看起來像這樣的結構: struct smat { long rows; long cols; long vals; /* Total non-zero entries. */ long *pointr; /* For each col

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    我想使用RInside編譯R代碼。但是在使用函數read.csv時出現錯誤。下面的代碼片段給出: include "RInside.h" include <iomanip> include <iostream> include <fstream> include <string> include <vector> include <sstream> using namespace

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    是否可以從C++調用繪圖函數? 目前,當我嘗試做到這一點時,ubuntu終端會有一段時間凍結(可能是創建3d圖的持續時間,然後旋轉360度),然後解凍,而不會彈出新窗口。 這是預期的行爲還是有什麼我做錯了?我怎樣才能得到使用rinside和rcpp從c + +內運行圖(R圖形)? 日Thnx -Egon

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    由於昨晚我一直在嘗試Rcpp和inline,到目前爲止我非常享受它。但我一般對C有點新,只能做基本的東西,而且我很難在網上找到像函數這樣的東西。 我正在研究的是一個函數,它可以在全局環境中找到一個向量的最小值。我想出了: library("inline") library("Rcpp") foo <- rnorm(100) bar <- cxxfunction(signature(),

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    我接管了一個涉及升級到Rcpp最新版本的項目,因此我必須升級所有舊式API調用(這與我認爲的CLassic版本兼容)。由於沒有完整的API文檔,我必須通過反覆試驗來完成此操作,並注意鏈接上的任何「未定義參考」錯誤,然後查看小插圖/示例。編譯工作正常,但鏈接到\ inst \ libs \ RLink.dll時出現錯誤。我已經manged轉換大量的代碼(主要是利用RCPP ::列表提取和包裝傳入和傳

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    的實際限制,我一直在閱讀的是如何不函數read.table高效地爲大型數據文件。另外R如何不適合大數據集。所以我想知道我在哪裏可以找到實際的限制,以及(1)讀取各種大小數據的性能圖表(2)處理不同大小的數據。 實際上,我想知道什麼時候性能會降低,當我打了一個路障。此外,任何與C++/MATLAB或其他語言的比較都會非常有用。最後如果Rcpp和RInside有任何特別的性能比較,那會很棒!

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    我想在R包中使用OpenCV中的一些代碼,使用Rcpp構建包。當我在我的機器上編譯c代碼時,它工作正常。 例如,我現在用的是下面的語法本地編譯facedetect.cpp代碼: g++ `pkg-config --cflags opencv` facedetect.cpp -o facedetect `pkg-config --libs opencv` 然而,當我嘗試使用以下命令把它列入我的包

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    我想在R包中使用OpenCV中的一些代碼,使用Rcpp構建包。當我在我的機器上編譯c代碼時,它工作正常。 例如,我現在用的是下面的語法本地編譯facedetect.cpp代碼: g++ `pkg-config --cflags opencv` facedetect.cpp -o facedetect `pkg-config --libs opencv` 然而,當我嘗試使用以下命令把它列入我的包

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    我正在關注Rcpp intro Vignette中的示例,並嘗試使用內聯。 f<-cxxfunction(signature(), plugin="Rcpp", body=" Environment global = Environment::global_env(); std::vector<double> vx = global['x']; ") 但我得到一個編譯錯誤

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    我認爲這個答案有點複雜,因爲它涉及幾件事情。 我想用R(尤其是圖形(網絡))進行高性能計算。作爲R包igraph是非常好的。但是R很慢,所以我想用C++編寫昂貴的例程(可能用C語言)。我看了一下C庫,發現它有點混亂。我也看看Boost Graph Library,我讀到它很難學。所以我最終找到了Lemon Graph Library。它使用C++,看起來非常好用。 所以我按照官方頁面的建議安裝了檸