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我一直试图深入了解我编写的一些 R 代码中的时间 pig 是什么,所以我正在使用 Rprof
.不过,输出还不是很有帮助:
> summaryRprof()
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"$<-.data.frame" 2.38 23.2 2.38 23.2
"FUN" 2.04 19.9 10.20 99.6
"[.data.frame" 1.74 17.0 5.54 54.1
"[.factor" 1.42 13.9 2.90 28.3
...
$<-.data.frame
的哪些特定调用, 和
FUN
(可能来自
by()
)等实际上是罪魁祸首?或者我是否需要重构代码并制作更小的功能块以获得更细粒度的结果?
最佳答案
现有CRAN包裹profr和 proftools对此很有用。后者可以使用并不总是可安装的 Rgraphviz。
R Wiki page on profiling有额外的信息和 Romain 的一个很好的脚本,它也可以可视化(但需要 graphviz)。
关于r - 从 Rprof() 获取更多信息,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2075327/
我正在尝试使用分析来查看我的代码的哪一部分负责 3GB 的最大内存使用量(如 gc() 报告的最大已用内存统计数据, see here how )。我正在运行这样的内存分析: Rprof(line.p
我一直试图深入了解我编写的一些 R 代码中的时间 pig 是什么,所以我正在使用 Rprof .不过,输出还不是很有帮助: > summaryRprof() $by.self
我对如何让 Rprof 与 R 一起工作感到困惑。 我按照文档中的示例做了类似的事情 Rprof(filename="testProfile.out") test() Rprof(NULL) summ
我正在使用一个相对较大的 data.table数据集并尝试分析/优化代码。我正在使用 Rprof ,但我注意到在 setkey 操作中花费的大部分时间未包含在 Rprof 摘要中。有没有办法包括这个花
我是一名优秀的程序员,十分优秀!