r - 在哪里可以学习如何编写 C 代码来加速缓慢的 R 函数？

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学习如何编写与 R 一起使用的 C 代码的最佳资源是什么？我知道system and foreign language interfaces R 扩展的一部分，但我发现它很难进行。编写与 R 一起使用的 C 代码有哪些好的资源(在线和离线)？

澄清一下，我不想学习如何编写 C 代码，我想学习如何更好地集成 R 和 C。例如，如何从 C 整数向量转换为 R 整数向量(或反之亦然)或从 C 标量到 R 向量？

Answer 1

嗯，有一个很好的老使用源代码，Luke! --- R 本身有大量(非常有效的)C 代码可以研究，CRAN 有数百个包，其中一些来自作者你信任。这提供了真实的、经过测试的示例来学习和适应。

但正如 Josh 怀疑的那样，我更倾向于 C++，因此 Rcpp 。它还提供了大量示例。

编辑:我发现有两本书很有帮助:

• 第一本是 Venables 和 Ripley 的“S 编程”，尽管它已经过时了(多年来一直有关于第二版的传言)。当时根本就没有别的事情。
• 钱伯斯的“数据分析软件”中的第二个，它更新得多，并且具有更好的以 R 为中心的感觉 - 以及关于扩展 R 的两章。C 和 C++ 都被提及。另外，约翰因为我对digest所做的事情而撕碎了我。所以仅此一点就值回票价了。

也就是说，约翰越来越喜欢 Rcpp (并做出了贡献)，因为他发现 R 对象和 C++ 对象之间的匹配(通过 Rcpp )非常自然——而 ReferenceClasses 在这方面提供了帮助。

编辑 2:随着 Hadley 重新调整问题的焦点，我非常强烈敦促您考虑 C++。有太多与 C 相关的样板废话——非常乏味且非常可以避免。看看Rcpp-introduction vignette 。另一个简单的例子是 this blog post我在其中表明，不用担心 10% 的差异(在 Radford Neal 的一个示例中)，我们可以使用 C++ 获得八倍的增长(这当然是一个人为的示例)。

编辑 3: 复杂性在于您可能会遇到 C++ 错误，温和地说，这些错误很难理解。但是如果只是使用 Rcpp 而不是扩展它，那么您几乎不需要它。虽然这种成本是不可否认的，但与更简单的代码、更少的样板文件、无保护/取消保护、无内存管理等的好处相比，它远远黯然失色，pp. Doug Bates 就在昨天表示他发现 C++ 和 Rcpp 更像是编写 R，而不是编写 C++。 YMMV 等等。