r - Clojure/Incanter 中的快速向量数学

Question

我目前正在研究 Clojure 和 Incanter 作为 R 的替代品。(并不是我不喜欢 R，但尝试新语言很有趣。)我喜欢 Incanter 并发现语法很吸引人，但相比之下，矢量化操作相当慢例如到 R 或 Python。

作为一个例子，我想得到一个向量的一阶差分
使用 Incanter 向量操作、Clojure 映射和 R 。以下是所有代码和时间
版本。如您所见，R 显然更快。

Incanter 和 Clojure:

(use '(incanter core stats)) 
(def x (doall (sample-normal 1e7))) 
(time (def y (doall (minus (rest x) (butlast x))))) 
"Elapsed time: 16481.337 msecs" 
(time (def y (doall (map - (rest x) (butlast x))))) 
"Elapsed time: 16457.850 msecs"

回复:

rdiff <- function(x){ 
   n = length(x) 
   x[2:n] - x[1:(n-1)]} 
x = rnorm(1e7) 
system.time(rdiff(x)) 
   user  system elapsed 
  1.504   0.900   2.561

所以我想知道有没有办法加速 Incanter/Clojure 中的矢量操作？也欢迎使用循环、Java 数组和/或 Clojure 库的解决方案。

我也已将此问题发布到 Incanter Google 群组，但目前没有任何回复。

更新:我已将 Jouni 的答案标记为已接受，请参阅下面的我自己的答案，其中我稍微清理了他的代码并添加了一些基准。

Answer 1

这是一个 Java 数组实现，它在我的系统上比您的 R 代码(YMMV)更快。请注意启用反射警告，这在优化性能时必不可少，以及 y 上的重复类型提示(def 上的提示似乎对 aset 没有帮助)并将所有内容转换为原始 double 值(dotime 确保i 是一个原始整数)。

(set! *warn-on-reflection* true)
(use 'incanter.stats)
(def ^"[D" x (double-array (sample-normal 1e7)))

(time
 (do
   (def ^"[D" y (double-array (dec (count x))))
   (dotimes [i (dec (count x))]
     (aset ^"[D" y
       i
       (double (- (double (aget x (inc i)))
                  (double (aget x i))))))))