LIM包装在R中：更快地读取输入

为了求解R中的线性逆模型，有一个称为LIM的优秀包（http://cran.r-project.org/web/packages/LIM/）。模型问题以自然且易于理解的方式在文本文件中制定。 LIM中的函数然后将该输入转换为所需的线性相等和不等式条件，这可以通过最小二乘法或通过线性编程技术来解决。LIM包装在R中：更快地读取输入

我有一个文本File与约。 6000行（等式，不等式，组件，参数的简单列表），它描述了线性逆模型。我使其可至R用于处理由以下2行

liminput <- Read(File) 
lim <- Setup(liminput)

问题：的2行需要大约5分钟来运行。 第一行读取命令占这5分钟的几乎100％。

问题：有没有办法让它更快？

来源

2014-03-02 user2030503

这将很难回答，原因有两个。（1）它使用了一个特殊的附加软件包，可能不是非常广泛使用（因此潜在的受访者将不得不在挖掘并在回答之前找出软件包的细节）。（2）你还没有给出[可重现的例子]（http://tinyurl.com/reproducible-000）。 ...你能提供更多细节吗？在上面指定的两条线之间的运行时间如何划分（慢读/快速设置或反之亦然，或者两者大致相等）？ –

我不认为会有一个非常简单的答案，您可能需要找到一些方法来重写速度更快的Read()函数（但请参阅下面的一种可能性）。仔细查看Read()函数（如果您不知道，可以通过键入Read来打印源代码），它基本上是按行读取并在R代码中解析它们。大部分操作可能会很难向量化，并适度难以在Rcpp/C++重新写...

诺姆·罗斯写了一very accessible guide to speeding up R code（第一建议，一个是“得到更好的电脑”）。实际上，只有一个“低挂水果”的建议可能无需自己深入研究代码即可使用R的字节编译器：

library(compiler) 
Read.comp <- cmpfun(Read) 
Read.comp(File) ## **maybe** faster than Read(File) ...

来源

2014-03-02 18:20:41

谢谢，刚刚尝试过使用编译器'cmpfun（）'的建议。不幸的是，当我使用system.time（）进行基准测试时，没有改变任何东西。现在我将看看Read（）的代码来检查任何速度潜力。 – user2030503

LIM包装在R中：更快地读取输入

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