r - 如何使用 knitr 比较不同版本 R 的性能？

Question

我想评估一些代码在不同版本的 R 中的性能。原则上这很容易:

开始 R

使用system.time()测量运行一段代码所需的时间

终止 R

冲洗并在不同版本中重复

现在，我想使用 knitr创建一个报告来执行此操作。所以，在我看来，我需要一种机制来在每个 block 中启动一个新 session 。

我该怎么做呢？

部分 sample knitr markdown 代码作为演示。此代码使用 ggplot 绘制图形，但显然两个版本都返回相同的时间，因为我不知道如何为每个 block 启动新版本的 R。

Comparison of R performance
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# Do analysis in R version 2.14

```{r fig.width=6, fig.height=3}
library(ggplot2)
data(diamonds)

system.time({
  p <- ggplot(diamonds, aes(carat, price/carat, colour=clarity)) + geom_point()
  print(p)
})
```


# Repeat same analysis in R 2.15

```{r fig.width=6, fig.height=3}
library(ggplot2)
data(diamonds)

system.time({
  p <- ggplot(diamonds, aes(carat, price/carat, colour=clarity)) + geom_point()
  print(p)
})
```

Answer 1

添加 Rscript引擎在 knitr was easy ，但我被 an R bug 阻止了.不管怎样，这个引擎从 version 1.1.5 开始可用并将作为 1.2 版在 CRAN 上。

现在您可以指定 block 选项 engine='Rscript'和 engine.path='path/to/the/desired/Rscript' .

对于大规模的性能比较，我认为 Ari B. Friedman 在上面的评论中建议是一个更好的方法。如果您有许多代码块进行比较，那么输入引擎路径将非常乏味。