在C Rcpp中实现R函数

2023年10月30日 174次阅读

我有以下R代码：

CutMatrix <- FullMatrix[, colSums( FullMatrix[-1,] != FullMatrix[-nrow( FullMatrix ), ] ) > 0]

它采用矩阵 – FullMatrix并通过查找FullMatrix中哪些列具有多于1个唯一值的列来生成CutMatrix – 因此消除了具有相同值的所有列.我想知道我是否可以使用Rcpp来加速大型矩阵的加速,但我不确定这样做的最佳方法 – 是否有一种方便的方法可以做到这一点(比如循环通过cols并计算唯一值的数量)或者如果我不得不使用STL中更复杂的东西.

我想也许像下面的东西是一个开始(我没有设法得到所有方式) – 尝试在R函数中的colSums括号之间进行操作,但我不认为我是子设置矩阵正确,因为它不起作用.

src <- '
//Convert the inputted character matrix of DNA sequences an Rcpp class.
Rcpp::CharacterMatrix mymatrix(inmatrix);

//Get the number of columns and rows in the matrix
int ncolumns = mymatrix.ncol();
int numrows = mymatrix.nrow();

//Get the dimension names
Rcpp::List dimnames = mymatrix.attr("dimnames");

Rcpp::CharacterMatrix vec1 = mymatrix(Range(1,numrows),_);
Rcpp::CharacterMatrix vec2 = mymatrix(Range(0,numrows-1),_); 
'

uniqueMatrix <- cxxfunction(signature(inmatrix="character"), src, plugin="Rcpp")

谢谢,
本.

最佳答案 这将返回一个LogicalVector,对于只有一个唯一值的所有列,它们为FALSE,您可以使用它来对R矩阵进行子集化.

require( Rcpp )
cppFunction('
  LogicalVector unq_mat( CharacterMatrix x ){

  int nc = x.ncol() ;
  LogicalVector out(nc);

  for( int i=0; i < nc; i++ ) {
    out[i] = unique( x(_,i) ).size() != 1 ;
    }
  return out;
}'
)

你可以像这样使用它……

#  Generate toy data
set.seed(1)
mat <- matrix( as.character(c(rep(1,5),sample(3,15,repl=TRUE),rep(5,5))),5)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] "1"  "1"  "3"  "1"  "5" 
[2,] "1"  "2"  "3"  "1"  "5" 
[3,] "1"  "2"  "2"  "3"  "5" 
[4,] "1"  "3"  "2"  "2"  "5" 
[5,] "1"  "1"  "1"  "3"  "5"

mat[ , unq_mat(mat) ]
     [,1] [,2] [,3]
[1,] "1"  "3"  "1" 
[2,] "2"  "3"  "1" 
[3,] "2"  "2"  "3" 
[4,] "3"  "2"  "2" 
[5,] "1"  "1"  "3"

一些基本的基准……

applyR <- function(y) { y[ , apply( y , 2 , function(x) length( unique(x) ) != 1L ) ] }
rcpp <- function(x) x[ , unq_mat(x) ]

require(microbenchmark)
microbenchmark( applyR(mat) , rcpp(mat) )
#Unit: microseconds
#        expr    min      lq median     uq    max neval
# applyR(mat) 131.94 134.737 136.31 139.29 268.07   100
#   rcpp(mat)   4.20   4.901   7.70   8.05  13.30   100
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