ループのネストを最適化する方法R

Question

このネストされたforループを最適化しようとしています。これは2つの数値の最小値をとり、その結果をデータフレームに追加します。私は、ベクトル化と初期化を使って大幅に減らすことができましたが、そのロジックをネストされたforループにどのように適用するかについてはあまりよく分かりません。これを迅速に実行するための迅速な方法はありますか？ランタイムの5時間以上に座っている。

"シミュレーション" 100Kの値、および "制限" している5427個の値

output <- data.frame(matrix(nrow = nrow(simulation),ncol = nrow(limits))) 
res <- character(nrow(simulation)) 

for(i in 1:nrow(limits)){ 
    for(j in 1:nrow(simulation)){ 
     res[j] <- min(limits[i,1],simulation[j,1]) 
    } 
    output[,i] <- res 
} 

編集*

dput(head(simulation)) 
    structure(list(simulation = c(124786.7479,269057.2118,80432.47896,119513.0161,660840.5843,190983.7893)), .Names = "simulation", row.names = c(NA,6L), class = "data.frame") 

dput(head(limits)) 
    structure(list(limits = c(5000L,10000L,20000L,25000L,30000L)), .Names = "limits", row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame") 

Answer 1

お持ちの場合> RAMで15ギガバイト（〜100K * 5500 * 8バイトあたりを持っていますあなたが試すことができます数* 3（結果+外側のxヴァルス+アウターYヴァルス））：

outer(simulation[[1]], limits[[1]], pmin) 

現実にあなたはおそらく15ギガバイトBEC以上が必要になりますが、私はpminは物事をさらに重複すると思うあなたがラムを持っていない場合は、問題を解決する必要があります（例えば、一度に1つの列を実行するコードに依存するなど）。

Answer 2

基本的に、ダブルループがある場合は、Rcppを使用すると便利です。

さらに、私はいくつかのRAMを節約するためにbigstatsrパッケージを使用します。ディスクに保存されている行列を作成してアクセスすることができます。だから、

、あなたが行うことができます： '塗りつぶしFBM.cpp' を

simulation <- structure(list(simulation = c(124786.7479,269057.2118,80432.47896,119513.0161,660840.5843,190983.7893)), .Names = "simulation", row.names = c(NA,6L), class = "data.frame") 
limits <- structure(list(limits = c(5000L,10000L,15000L, 20000L,25000L,30000L)), .Names = "limits", row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame") 

library(bigstatsr) 
# Create the filebacked matrix on disk (in `/tmp/` by default) 
mat <- FBM(nrow(simulation), nrow(limits)) 
# Fill this matrix in Rcpp 
Rcpp::sourceCpp('fill-FBM.cpp') 
fillMat(mat, limits[[1]], simulation[[1]]) 
# Access the whole matrix in RAM to verify 
# or you could access only block of columns 
mat[] 
mat[, 1:3] 

が

// [[Rcpp::depends(bigstatsr, BH)]] 
#include <bigstatsr/BMAcc.h> 
#include <Rcpp.h> 
using namespace Rcpp; 


// [[Rcpp::export]] 
void fillMat(Environment BM, 
      const NumericVector& limits, 
      const NumericVector& simulation) { 

    XPtr<FBM> xpBM = BM["address"]; 
    BMAcc<double> macc(xpBM); 

    int n = macc.nrow(); 
    int m = macc.ncol(); 

    for (int i = 0; i < m; i++) 
    for (int j = 0; j < n; j++) 
     macc(j, i) = std::min(limits[i], simulation[j]); 
}