我通過(guò)第一次對(duì)Rcpp函數(shù)進(jìn)行了測(cè)試inline，它解決了我的速度問(wèn)題（感謝Dirk！）： R：將負(fù)值替換為零初始版本如下所示：library(inline)cpp_if_src <- ' Rcpp::NumericVector xa(a); int n_xa = xa.size(); for(int i=0; i < n_xa; i++) { if(xa[i]<0) xa[i] = 0; } return xa;'cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp")但是，當(dāng)調(diào)用時(shí)cpp_if(p)，它會(huì)覆蓋p輸出，這與預(yù)期不符。因此，我認(rèn)為它是通過(guò)引用傳遞的。所以我用以下版本修復(fù)了它：library(inline)cpp_if_src <- ' Rcpp::NumericVector xa(a); int n_xa = xa.size(); Rcpp::NumericVector xr(a); for(int i=0; i < n_xa; i++) { if(xr[i]<0) xr[i] = 0; } return xr;'cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp")這似乎工作。但是現(xiàn)在當(dāng)我將其重新加載到R中時(shí)，原始版本不再覆蓋其輸入（即，相同的精確代碼現(xiàn)在也不會(huì)覆蓋其輸入）：> cpp_if_src <- '+ Rcpp::NumericVector xa(a);+ int n_xa = xa.size();+ for(int i=0; i < n_xa; i++) {+ if(xa[i]<0) xa[i] = 0;+ }+ return xa;+ '> cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp")> > p [1] -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5> cpp_if(p) [1] 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5> p [1] -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5我不是唯一嘗試復(fù)制此行為并發(fā)現(xiàn)不一致結(jié)果的人：http://chat.stackoverflow.com/transcript/message/4357344#4357344這里發(fā)生了什么？
2 回答
暮色呼如
TA貢獻(xiàn)1853條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
它們的關(guān)鍵是“代理模型”-您xa的存儲(chǔ)位置確實(shí)與原始對(duì)象相同，因此最終需要更改原始對(duì)象。
如果您不希望這樣做，則應(yīng)該做一件事：使用該clone()方法進(jìn)行（深度）復(fù)制，或者顯式創(chuàng)建一個(gè)新對(duì)象，將更改后的對(duì)象寫入該對(duì)象。方法二不能做到這一點(diǎn)，您只需使用兩個(gè)名稱不同的變量，它們都是原始變量的“指針”（就代理模型而言）。
但是，當(dāng)您將int向量（從R）傳遞給NumericVector類型時(shí)，隱式轉(zhuǎn)換和復(fù)制會(huì)帶來(lái)另外的復(fù)雜性：創(chuàng)建一個(gè)副本，然后不再更改原始副本。
這是一個(gè)更明確的示例，類似于我在教程或研討會(huì)中使用的示例：
library(inline)
f1 <- cxxfunction(signature(a="numeric"), plugin="Rcpp", body='
Rcpp::NumericVector xa(a);
int n = xa.size();
for(int i=0; i < n; i++) {
if(xa[i]<0) xa[i] = 0;
}
return xa;
')
f2 <- cxxfunction(signature(a="numeric"), plugin="Rcpp", body='
Rcpp::NumericVector xa(a);
int n = xa.size();
Rcpp::NumericVector xr(a); // still points to a
for(int i=0; i < n; i++) {
if(xr[i]<0) xr[i] = 0;
}
return xr;
')
p <- seq(-2,2)
print(class(p))
print(cbind(f1(p), p))
print(cbind(f2(p), p))
p <- as.numeric(seq(-2,2))
print(class(p))
print(cbind(f1(p), p))
print(cbind(f2(p), p))
這就是我所看到的：
edd@max:~/svn/rcpp/pkg$ r /tmp/ari.r
Loading required package: methods
[1] "integer"
p
[1,] 0 -2
[2,] 0 -1
[3,] 0 0
[4,] 1 1
[5,] 2 2
p
[1,] 0 -2
[2,] 0 -1
[3,] 0 0
[4,] 1 1
[5,] 2 2
[1] "numeric"
p
[1,] 0 0
[2,] 0 0
[3,] 0 0
[4,] 1 1
[5,] 2 2
p
[1,] 0 0
[2,] 0 0
[3,] 0 0
[4,] 1 1
[5,] 2 2
edd@max:~/svn/rcpp/pkg$
因此，無(wú)論是從int到float還是從float到float都是非常重要的。
BIG陽(yáng)
TA貢獻(xiàn)1859條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
這很有趣。知道這一點(diǎn)的唯一方法是通過(guò)我猜想的調(diào)試器（或者您像Dirk一樣編寫程序包）。有沒(méi)有辦法將調(diào)試器附加到Rcpp函數(shù)？我正在考慮像Visual Studio調(diào)試器那樣附加dll的方法，然后單擊該dll即可進(jìn)入代碼。
- 2 回答
- 0 關(guān)注
- 687 瀏覽
添加回答
舉報(bào)
0/150
提交
取消