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我喜欢 R 中的包，喜欢并行版本的,等parallel是多么容易和直观。applysapply

是否有类似的并行功能replicate？

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您可以只使用lapplyor的并行版本，而不是说在执行应用时sapply复制此表达式，而不是给出表达式，而是将该表达式包装在一个忽略发送给它的参数的函数中。n1:n

可能是这样的：

#create cluster
library(parallel)
cl <- makeCluster(detectCores()-1)  
# get library support needed to run the code
clusterEvalQ(cl,library(MASS))
# put objects in place that might be needed for the code
myData <- data.frame(x=1:10, y=rnorm(10))
clusterExport(cl,c("myData"))
# Set a different seed on each member of the cluster (just in case)
clusterSetRNGStream(cl)
#... then parallel replicate...
parSapply(cl, 1:10000, function(i,...) { x <- rnorm(10); mean(x)/sd(x) } )
#stop the cluster
stopCluster(cl)

作为并行等价物：

replicate(10000, {x <- rnorm(10); mean(x)/sd(x) } )
于 2013-10-09T20:09:12.297 回答
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使用clusterEvalQ作为模型，我想我会实现一个并行replicate：

parReplicate <- function(cl, n, expr, simplify=TRUE, USE.NAMES=TRUE)
  parSapply(cl, integer(n), function(i, ex) eval(ex, envir=.GlobalEnv),
            substitute(expr), simplify=simplify, USE.NAMES=USE.NAMES)

这些论点simplify和与而不是USE.NAMES兼容，但在我看来，它们使它成为更好的包装。sapplyreplicateparSapply

replicate这是从手册页派生的示例：

library(parallel)
cl <- makePSOCKcluster(3)
hist(parReplicate(cl, 100, mean(rexp(10))))
于 2013-10-10T02:09:54.803 回答
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future.apply包提供了一个插件替代并行运行，并使用开箱即用的统计声音并行随机数生成：replicate()

library(future.apply)
plan(multisession, workers = 4)

y <- future_replicate(100, mean(rexp(10)))
于 2021-04-04T18:36:02.500 回答