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我正在尝试使用 pnorm 和 qnorm 等函数用 Rcpp 编写一段 C++ 代码。我可以将这些的 Rcpp 糖版本用于向量,如 https://stackoverflow.com/a/9738848/567015 中所述。 ,但我不需要在向量上执行此操作,而只需在 double 上执行此操作。
如果我理解正确,我可以使用 Rf_
从 Rmath.h 获取标量版本的前缀。然而,Rf_pnorm
不起作用:
library("inline")
Src <- '
double y = as<double>(x);
double res = Rf_pnorm(y,0.0,1.0);
return wrap(res) ;
'
fx <- cxxfunction( signature(x = "numeric") ,Src, plugin = "Rcpp" )
fx(1)
file10c81a585dee.cpp: In function 'SEXPREC* file10c81a585dee(SEXP)':
file10c81a585dee.cpp:32:32: error: 'Rf_pnorm' was not declared in this scope
Rf_pnorm5
确实有效,但需要额外的参数来降低尾部和对数比例:
Src <- '
double y = as<double>(x);
double res = Rf_pnorm5(y,0.0,1.0,1,0);
return wrap(res) ;
'
fx <- cxxfunction( signature(x = "numeric") ,Src, plugin = "Rcpp" )
fx(1)
## [1] 0.8413447
Rf_pnorm
没有。我宁愿使用
Rf_pnorm
因为我认为这样可以更容易地为不同的发行版找到正确的代码。
最佳答案
这是使用 Rcpp 更自然的 Rcpp 糖变体:
R> library(inline)
R>
R> Src <- '
+ NumericVector y = NumericVector(x);
+ NumericVector res = pnorm(y,0.0,1.0);
+ return res;
+ '
R>
R> fx <- cxxfunction( signature(x = "numeric") , body=Src, plugin = "Rcpp")
R>
R> fx(seq(0.8, 1.2, by=0.1))
[1] 0.788145 0.815940 0.841345 0.864334 0.884930
R>
R> fx(1.0) ## can also call with scalar args
[1] 0.841345
R>
pnorm
等人来自
Rmath.h
为了定义您从 Rcpp 糖中获得的(矢量化)变体。
R::pnorm(double, double, double, int, int)
如果你想使用针对
Rmath.h
编写的 C 风格的代码. Rcpp 糖仍然为您提供矢量化版本。
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