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一切都在问题中！我只是尝试进行一些优化，并确定瓶颈，出于好奇，我尝试了：

t1 <- rnorm(10)
microbenchmark(
  mean(t1),
  sum(t1)/length(t1),
  times = 10000)

结果是 mean() 比“手动”计算慢 6 倍以上！

它是源于调用 Internal(mean) 之前 mean() 代码中的开销，还是 C 代码本身较慢？为什么？是否有充分的理由并因此是一个很好的用例？

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2 回答 2

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这是由于 s3 查找方法，然后对 mean.default 中的参数进行必要的解析。（以及其他平均代码）

sum并且length都是原始函数。所以会很快（但是你如何处理 NA 值？）

t1 <- rnorm(10)
microbenchmark(
  mean(t1),
  sum(t1)/length(t1),
  mean.default(t1),
  .Internal(mean(t1)),
  times = 10000)

Unit: nanoseconds
                expr   min    lq median    uq     max neval
            mean(t1) 10266 10951  11293 11635 1470714 10000
  sum(t1)/length(t1)   684  1027   1369  1711  104367 10000
    mean.default(t1)  2053  2396   2738  2739 1167195 10000
 .Internal(mean(t1))   342   343    685   685   86574 10000

的内部位mean甚至比sum/还要快length。

有关更多详细信息（以及避免使用的 data.table 解决方案），请参阅http://rwiki.sciviews.org/doku.php?id=packages:cran:data.table#method_dispatch_takes_time ( mirror.Internal )。

请注意，如果我们增加向量的长度，那么原始方法是最快的

t1 <- rnorm(1e7)
microbenchmark(
     mean(t1),
     sum(t1)/length(t1),
     mean.default(t1),
     .Internal(mean(t1)),
+     times = 100)

Unit: milliseconds
                expr      min       lq   median       uq      max neval
            mean(t1) 25.79873 26.39242 26.56608 26.85523 33.36137   100
  sum(t1)/length(t1) 15.02399 15.22948 15.31383 15.43239 19.20824   100
    mean.default(t1) 25.69402 26.21466 26.44683 26.84257 33.62896   100
 .Internal(mean(t1)) 25.70497 26.16247 26.39396 26.63982 35.21054   100

现在方法分派只是所需总“时间”的一小部分。

于 2013-09-04T02:28:59.570 回答
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mean由于以下几个原因，比“手动”计算要慢：

  1. S3 方法分派
  2. NA处理
  3. 纠错

第 1 点和第 2 点已经讲过了。第 3 点在R 使用什么算法计算均值中讨论？. 基本上，mean对向量进行 2 次传递以纠正浮点错误。sum只对向量进行 1 次传递。

请注意，这identical(sum(t1)/length(t1), mean(t1))可能是FALSE由于这些精度问题。

> set.seed(21); t1 <- rnorm(1e7,,21)
> identical(sum(t1)/length(t1), mean(t1))
[1] FALSE
> sum(t1)/length(t1) - mean(t1)
[1] 2.539201e-16
于 2013-09-04T11:35:30.907 回答