出于速度原因和将其打包为 .exe 的能力，我正在考虑将 R 脚本转换为 C 代码。我是 C 的新手。
我的问题是它在 C 中会明显更快吗？速率限制步骤是一种排序算法，必须多次应用于大向量。我不确定 R 中的矢量化功能是否会对此有所帮助或减慢速度。我还读到 for 循环在 R 中效率低下。
如果我应该在 C 中执行此操作，哪些库可以帮助我模仿 R 的一些数据处理功能，例如基本矩阵操作？我应该从哪里开始？现在我什至不知道如何将我的数据读入 C（逗号分隔的文本文件）。
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我会尽量回答这个问题。
...但是您不问的问题可能更相关：R 算法可以在 R 中更快吗？这里的答案通常是“是”。它可以“足够快”吗？好吧，如果不尝试（并查看当前的 R 代码），这是不可能回答的。
问：我的 R 算法在 C 中会更快吗？
答：是的！如果您为算法编写“最好的”C 代码，它很可能会更快。这样做很可能还需要做更多的工作。
问：在 C 中可以更快地对大向量进行排序吗？
答：是的。使用多线程，可以大大提高速度。...但是从调用sort(x, method='quick')R 开始，看看这是否会有所改善！对于随机数据，默认方法不是很快。
x <- runif(1e7)
system.time( sort(x) ) # 2.50 secs
system.time( sort(x, method='quick') ) # 1.37 secs
#system.time( tommysort(x) ) # 0.51 secs (4 threads)
问：哪些库模仿了基本的 R 函数？
答：LAPACK/BLAS 在 R 中处理矩阵数学。如果您只需要这些，您可以找到比 R 中的普通库快得多的库（您也可以在 R 中使用其中的一些来提高性能！）。
另一种方法是从 R 到 C 进行 .Call，然后从那里您可以访问 R 的所有功能！包inline和Rcpp包可以帮助使它更容易。
第三种方法是将 R 嵌入到您的应用程序中。Rinside可以帮助使这更容易。
问：如何将 CSV 数据读入 C？
- 答：看看fopen和fscanf功能。...并使用它们编写数据导入功能。
于 2012-04-13T18:11:10.937 回答