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小编给大家分享一下如何解决R语言循环慢的问题，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
先查下自己电脑几核的，n核貌似应该选跑n个线程，线程不是越多越好，线程个数和任务运行时间是条开口向下的抛物线，最高点预计在电脑的核数上。
detectCores( )检查当前电脑可用核数 我的是4所以step2选的是4
library(parallel) cl.cores <- detectCores()
多线程计算
setwd("C:\\Users\\siyuanmao\\Documents\\imdada\\0-渠道投放和新人券联动模型\\测算")
options(scipen=3) ##取消科学计数法
channel_ad_ios_data<-seq(0,50000,5000)
channel_ad_android_data<-seq(0,100000,10000)
library(parallel)
func <- function(n){#n=1
result_data<-read.csv("发券方案.csv",stringsAsFactors=FALSE)
total_coupon_solution_data<-read.csv("结果表框架.csv",stringsAsFactors=FALSE)
coupon_solution_data<-subset(result_data,solution== paste('方案',n,sep=""))
for (i in 1:11){#i=3
coupon_solution_data$channel_ad_cost[3]<-5000*(i-1)
for (j in 1:11){#j=5
coupon_solution_data$channel_ad_cost[4]<-10000*(j-1)
solution_mark<-paste('方案',n,i,j,sep="-")
coupon_solution_data$solution<-solution_mark
total_coupon_solution_data<-rbind(total_coupon_solution_data,coupon_solution_data)
}
}
print(solution_mark)
return(total_coupon_solution_data)
}
#func(10)
system.time({
x <- 1:7776
cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parLapply(cl,x,func) # lapply的并行版本
res.df <- do.call('rbind',results) # 整合结果
stopCluster(cl) # 关闭集群
})
df=as.data.frame(res.df)原来非多线程的时候，我预计要跑12个小时以上，电脑发出呼呼~~的响声，查了下Python循环会快点，然后改为python版（已经很久没有用了，连个range都不会写，摸索了大半天才改好，但是速度还是慢==），于是改成多线程，运行25分钟就出结果了~~
补充：R语言 多线程
install.packages("parallel")
library(parallel)detectCores() 检查当前的可用核数
clusterExport() 配置当前环境
makeCluster() 分配核数
stopCluster() 关闭集群
parLapply() lapply()函数的并行版本
其实R语言本来就是一门向量化语言，如果是对于一个向量的操作，使用apply函数一族能获得比较高的效率，相比于for循环，这种高效来自于：
用C实现了for循环
减少对于data.frame等数据结构等不必要的拷贝
但是很多时候，如果想更快的话，光apply函数一族还不足够，这时候就能用上多线程。
R语言parallel包可以帮助实现多线程。
cl.cores <- detectCores() #结果 > cl.cores [1] 8
cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群 ###并行任务 stopCluster(cl) # 关闭集群
#定义计算平方函数
square <- function(x)
{
return(x^2)
}#利用并行计算计算平方函数
num <- c(1:3)
cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parLapply（cl,num,square）#调用parLapply并行计算平方函数
final <- do.call('c',results)#整合结果
stopCluster(cl) # 关闭集群
#结果
> final
[1] 1,4,9思考：在如此小的计算方式下，开4个核计算是否比开一个核要快
答案：当然是不一定，因为涉及到调度方式等额外开销，所以不一定快，因为真正并行起作用的地方在于大数据量的计算。
两段对比代码
#定义计算平方函数
square <- function(x)
{
#########
#一段冗余代码增加执行时间
y = 2*x
if(y <300)
{z = y}
else
{z = x}
##########
return(x^2)
}
num <- c(1:10000000)#并行计算
print(system.time({
cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parLapply（cl,num,square）#调用parLapply并行计算平方函数
final <- do.call('c',results)#整合结果
stopCluster(cl) # 关闭集群
}))
#结果
用户 系统 流逝
7.89 0.27 19.01#普通计算
print(system.time({
results <- lapply（num,square）
final <- do.call('c',results)#整合结果
}))
#结果
用户 系统 流逝
29.74 0.00 29.79显然在数据量比较大的时候，并行计算的时间几乎就是于核数反比。不过，也不是多开几个核就好，注意内存很容易超支的，每个核都分配相应的内存，所以要注意内存开销。出现内存问题的时候，需要检查是否代码是否合理，R语言版本（64位会比32位分配的内存大），核分配是否合理。
R语言里边对于环境变量有着有趣的定义，一层套一层，这里不做深入展开。
类似于在c语言函数中使用全局变量，R在执行并行计算的时候，如果需要计算的函数出现在全局（上一级），那么就需要声明引入这个变量，否则将会报错。
#定义计算幂函数
base = 2
square <- function(x)
{
return(x^base)
}
num <- c(1:1000000)#利用并行计算计算幂函数
cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parLapply（cl,num,square）#调用parLapply并行计算平方函数
final <- do.call('c',results)#整合结果
stopCluster(cl) # 关闭集群
#结果报错
Error in checkForRemoteErrors(val) :
4 nodes produced errors; first error: 找不到对象'base'#利用并行计算计算幂函数
cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群
clusterExport(cl,"base",envir = environment())
results <- parLapply（cl,num,square）#调用parLapply并行计算平方函数
final <- do.call('c',results)#整合结果
stopCluster(cl) # 关闭集群
#结果
> final
[1] 1,4,9,16,25.......除了parallel包以外，还有针对并行for循环的foreach包，foreach()的使用也与parLapply()类似，两个功能也类似，其中遇到的问题也类似。
install.packages("foreach")
library(parallel)#定义计算幂函数
square <- function(x)
{
return(x^2)
}非并行情况的使用：
参数中的combine就是整合结果的函数，可以是c，可以是rbind，也可以是+等
results = foreach(x = c(1:3),.combine = 'c') %do% square(x) #结果 > results [1] 1,4,9
并行情况的使用：
注意并行情况的时候，需要与parallel包进行配合，引入library(doParallel)。同时%do%需要改成%dopar%。另外与parallel包不一样的是，需要多加一句registerDoParallel(cl)来注册核进行使用。
cl <- makeCluster(4) registerDoParallel(cl) results = foreach(x = c(1:100000),.combine = 'c') %dopar% square(x) stopCluster(cl)
同parallel包并行计算前需要clusterExport()来引入全局变量一样，foreach也同样需要声明，不同的是，foreach声明方式直接写在foreach()的参数export里边。
#定义计算幂函数
base = 2
square <- function(x)
{
return(x^base)
}
cl <- makeCluster(4)
registerDoParallel(cl)
results = foreach(x = c(1:100000),.combine = 'c',.export ='base' ) %dopar% square(x)
stopCluster(cl)看完了这篇文章，相信你对“如何解决R语言循环慢的问题”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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