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我有一个包含循环的函数
myfun = function(z1.d, r, rs){
x = z1.d[,r]
or.d = order(as.vector(x), decreasing=TRUE)[rs]
zz1.d = as.vector(x)
r.l = zz1.d[or.d]
y=vector()
for (i in 1:9)
{
if(i<9) y[i]=mean( x[(x[,r] >= r.l[i] & x[,r] < r.l[i+1]),r] ) else{
y[i] = mean( z1.d[(x >= r.l[9]),r] )}
}
return(y)
}
rs 是一个数值向量,z1.d 是一个动物园,y 也是一个数值向量。
当我尝试在并行循环内运行该函数时:
cls = makePSOCKcluster(8)
registerDoParallel(cls)
rlarger.d.1 = foreach(r=1:dim(z1.d)[2], .combine = "cbind") %dopar% {
myfun(z1.d, r, rs)}
stopCluster(cls)
我收到以下错误:
Error in { : task 1 failed - "incorrect number of dimensions"
我不知道为什么,但我意识到如果我将循环从函数中取出,它不会给出错误。
此外,如果我使用 %do% 而不是 %dopar% 运行完全相同的代码(因此不是并行运行),它可以正常工作(缓慢但没有错误)。
编辑:根据要求,这里是参数示例:
dim(z1.d)
[1] 8766 107
> z1.d[1:4,1:6]
AU_10092 AU_10622 AU_12038 AU_12046 AU_13017 AU_14015
1966-01-01 23:00:00 NA NA NA 1.816 0 4.573
1966-01-02 23:00:00 NA NA NA 9.614 0 4.064
1966-01-03 23:00:00 0 NA NA 0.000 0 0.000
1966-01-04 23:00:00 0 NA NA 0.000 0 0.000
> rs
[1] 300 250 200 150 100 75 50 30 10
r 在 foreach 循环中定义
最佳答案
弹出错误是因为您未能在工作线程上启动 zoo
。因此,工作人员不知道如何正确处理动物园对象,而是将它们作为矩阵处理,而在子集化时,矩阵的行为方式不同!因此,快速解决您所说的问题的方法是将 .packages="zoo"
添加到您的 foreach
调用中。
在我看来,你甚至不需要进行并行计算。如果您使用数字向量而不是动物园对象,您可以显着增强您的功能:
# sample time series to match your object's size
set.seed(1234)
z.test <- as.zoo(replicate(107,sample(c(NA,runif(1000,0,10)),size = 8766, replace = TRUE)))
myfun_new <- function(z, r, rs){
x <- as.numeric(z[,r])
r.l <- x[order(x, decreasing=TRUE)[rs]]
res_dim <- length(rs)
y=numeric(res_dim)
for (i in 1:res_dim){
if(i< res_dim){
y[i] <- mean( x[(x >= r.l[i] & x < r.l[i+1])], na.rm = TRUE )
}else{
y[i] <- mean( x[(x >= r.l[res_dim])] , na.rm = TRUE)
}
}
return(y)
}
简单的计时显示了改进:
system.time({
cls = makePSOCKcluster(4)
registerDoParallel(cls)
rlarger.d.1 = foreach(r=1:dim(z.test)[2],.packages = "zoo", .combine = "cbind") %dopar% {
myfun(z.test, r, rs)}
stopCluster(cls)
})
## User System verstrichen
## 0.08 0.10 10.93
system.time({
res <-sapply(1:dim(z.test)[2], function(r){myfun_new(z.test, r, rs)})
})
## User System verstrichen
## 0.48 0.21 0.68
虽然结果相同(仅列名称不同)
all.equal(res, rlarger.d.1, check.attributes = FALSE)
## [1] TRUE
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