我正在使用不同的概率分布和不同的参数进行一些模拟。示例：分配-正常，参数均值和sd。平均值是固定的（例如0），并且sd从1变为5。我编写了一些函数来处理这个简单的版本，如下所示：
test <- function(x, fixed, value, changed, seq){
expr <- eval(parse(text=stri_flatten(c(fixed,"=",value))))
for(i in seq_along(seq)){
expr2 <- eval(parse(text=stri_flatten(c(changed,"=",seq[i]))))
y <- dnorm(x, expr, expr2)
sqrt(y*y + y*y)
}
}
在我的函数中，解析花费了一半的仿真时间（25秒中的13秒）。我需要改善这一点，您知道怎么做吗？您可以运行Rprof函数并检查结果：
{Rprof();test(-10:10,"mean",0,"sd",seq(1,5,length.out = 1001));Rprof(NULL);}
summaryRprof()
我的Rprof模拟结果（仅一部分）
summaryRprof()
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"parse" 13.48 53.71 15.42 61.43
"ifelse" 2.26 9.00 23.64 94.18
"structure" 1.56 6.22 2.66 10.60
".External" 0.80 3.19 17.90 71.31
"$<-" 0.54 2.15 0.54 2.15
"options" 0.52 2.07 0.54 2.15
"makeRestartList" 0.50 1.99 1.98 7.89
"c" 0.46 1.83 0.46 1.83
"match" 0.40 1.59 0.40 1.59
"doWithOneRestart" 0.38 1.51 1.60 6.37
"eval" 0.32 1.27 15.84 63.11
"stopifnot" 0.26 1.04 0.34 1.35
".Call" 0.26 1.04 0.28 1.12
"phirsch" 0.24 0.96 24.46 97.45
"t" 0.24 0.96 0.26 1.04
"any" 0.24 0.96 0.24 0.96
"pbeta" 0.22 0.88 22.00 87.65
"list" 0.20 0.80 0.20 0.80
"%in%" 0.16 0.64 0.38 1.51
"^" 0.14 0.56 0.14 0.56
"floor" 0.14 0.56 0.14 0.56
加快此速度的一种方法是使用内部解析功能：
text <- "a <- 5"
internalParse <- function(x) .Internal(parse(stdin(), NULL, x, NULL, NULL, "unknown"))
microbenchmark(parse(text=text), internalParse(text))
## Unit: microseconds
## expr min lq median uq max neval
## parse(text = text) 146.388 196.4995 254.677 333.5975 11487.912 100
## internalParse(text) 75.639 96.5910 115.239 135.3885 5031.508 100
怎么样
test2 <- function(x, fixed, value, changed, seqvec){
argList0 <- setNames(list(value),fixed)
for(i in seq_along(seqvec)){
argList <- c(list(x),argList0,setNames(list(seqvec[i]),changed))
y <- do.call(dnorm,argList)
sqrt(y*y + y*y)
}
}
（调用数字向量可能不是一个好主意seq：它在大多数情况下都可以使用，但是当它失败时，它将以一种非常混乱的方式失败！）
基准测试：
microbenchmark(test(-10:10,"mean",0,"sd",seq(1,5,length.out = 1001)),test2(-10:10,"mean",0,"sd",seq(1,5,length.out = 1001)),times = 10)
Unit: milliseconds
expr min lq median uq max neval
test(...) 638.06613 643.23257 663.01249 682.08094 740.33703 10
test2(...) 21.71302 22.07522 23.23993 28.96877 30.46197 10
我认为
outer(-10:10,1:5,dnorm,mean=0)
应该多快，但它不是完全清楚你实际上要怎样做。
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