performance - R中更快的比例表

Question

我正在创建基于 xts 对象的比例表。由于这是一个(不幸的是)需要大约 10^6 个循环的大型程序的一部分，因此它造成了相当大的瓶颈，我想加快速度。

这是我开始的一个例子:

library(quantmod)

test.xts <- xts(sample(seq(1,5, by=.5), 50, replace=T), as.Date(1:50))

system.time(for(i in 1:10000){

  prop.table(table(test.xts))

})

>user  system elapsed 
 19.86    0.00   18.58 

我已经将 xts 更改为矩阵，这导致速度显着提高。我只提到它最初是一个 xts，以防万一我遗漏了一些 xts 的东西，它会加速超出我已经看到的将其转换为矩阵的 yield 。

test.mat <- as.matrix(test.xts)

system.time(for(i in 1:10000){

  prop.table(table(test.mat))

})

>user  system elapsed 
 2.78    0.00    2.90 

但我真的希望它尽可能快，所以我希望那里的其他人有进一步改进的建议。我希望有一个明显的方法我忽略了。

另一条信息是这些表的输出最终与不同时间段的类似输出合并，因此维度需要保持命名。 (即，我需要能够将时间 1 的值“10”的比例与时间 2 的“10”的比例匹配)。

任何帮助是极大的赞赏。

Answer 1

table()隐含地创建了一个昂贵的因素。在您的情况下，您可以使用 tabulate() 节省很多(超过 10 倍)因为你已经有了整数:

a <- tabulate(test.mat)
names(a) <- seq_along(a)
a / sum(a)
   1    2    3    4    5    6    7    8    9   10 
0.16 0.14 0.08 0.14 0.08 0.16 0.02 0.06 0.10 0.06 

时间:

system.time(for(i in 1:10000){
  a <- tabulate(test.mat)
  names(a) <- seq_along(a)
  a/sum(a)
})

 user  system elapsed 
0.208   0.002   0.210 

您的比较时机:

system.time(for(i in 1:10000) prop.table(table(test.mat)))
 user  system elapsed 
3.373   0.028   3.402