R - より速くhist（XX、plot = FALSE）の代わりに$ count

Question

Rのhist(x, breaks=XXX, plot=FALSE)$count関数のより高速な代替策を探しています。他の出力は必要ありません。 sapply呼び出しで使用します。この関数が呼び出される回数は100万回です）。

x = runif(100000000, 2.5, 2.6) 
bincounts = hist(x, breaks=seq(0,3,length.out=100), plot=FALSE)$count 

どのような考えですか？

Answer 1

tableとcutを使用して最初の試み：

table(cut(x, breaks=seq(0,3,length.out=100))) 

それは余分な出力を回避できますが、私のコンピュータ上で約34秒かかる：histのための3.5秒に比べ

system.time(table(cut(x, breaks=seq(0,3,length.out=100)))) 
    user system elapsed 
34.148 0.532 34.696 

を：

system.time(hist(x, breaks=seq(0,3,length.out=100), plot=FALSE)$count) 
    user system elapsed 
    3.448 0.156 3.605 

---

を使用

と.bincode少し速くhistよりも動作します：

tablulateを使用して

tabulate(.bincode(x, breaks=seq(0,3,length.out=100)), nbins=100) 

system.time(tabulate(.bincode(x, breaks=seq(0,3,length.out=100))), nbins=100) 
    user system elapsed 
    3.084 0.024 3.107 

---

とfindIntervaltableとcutのパフォーマンスが著しく向上する相対を提供し、histにOK改善の相対を持っています

tabulate(findInterval(x, vec=seq(0,3,length.out=100)), nbins=100) 

system.time(tabulate(findInterval(x, vec=seq(0,3,length.out=100))), nbins=100) 
    user system elapsed 
    2.044 0.012 2.055 

Answer 2

あなたの最善の策は、ちょうど切り取ることですすべてのオーバーヘッドはhist.defaultです。

nB1 <- 99 
delt <- 3/nB1 
fuzz <- 1e-7 * c(-delt, rep.int(delt, nB1)) 
breaks <- seq(0, 3, by = delt) + fuzz 

.Call(graphics:::C_BinCount, x, breaks, TRUE, TRUE) 

私は正確にどのようにhist作品（と小さいベクトルでテスト - n = 100の代わりに、1000000）の感触を得るためにdebugonce(hist.default)を実行することによって、このまで切り詰め。比較

：

x = runif(100, 2.5, 2.6) 
y1 <- .Call(graphics:::C_BinCount, x, breaks + fuzz, TRUE, TRUE) 
y2 <- hist(x, breaks=seq(0,3,length.out=100), plot=FALSE)$count 
identical(y1, y2) 
# [1] TRUE