double forループを置き換えて速度を上げる

Question

私は条件付き限界濃度を推定し、新しい観測値でそれらを評価しています。次に、推定値を配列に入力します。このコードは遅く、速度を大幅に上げることができませんでした。どんな助けも大歓迎です。ここでは、小さな再現性の例です：

library(sm) 

y <- rep(1:6, 30) 
K <- length(unique(y)) 
X <- matrix(rnorm(180 * 1000), nrow=180) 
newx <- matrix(rnorm(20 * 1000), nrow=20) 

f.estimates <- array(dim=c(dim(newx)[1], dim(X)[2], K - 1)) 
g.estimates <- array(dim=c(dim(newx)[1], dim(X)[2], K - 1)) 
for(k in 1:(K - 1)) { 
    for(j in 1:dim(X)[2]) { 
    f.estimates[, j, k] <- sm.density(X[y <= k, j], 
           eval.points=newx[, j], 
           display="none")$estimate 
    g.estimates[, j, k] <- sm.density(X[y > k, j], 
           eval.points=newx[, j], 
           display="none")$estimate 
    } 
} 

Answer 1

セットアップ：

plyrを使用して

library(sm) 

y <- rep(1:6, 30) 
K <- length(unique(y)) 
X <- matrix(rnorm(180 * 1000), nrow=180) 
newx <- matrix(rnorm(20 * 1000), nrow=20) 

f.estimates <- array(dim=c(dim(newx)[1], dim(X)[2], K - 1)) 
g.estimates <- array(dim=c(dim(newx)[1], dim(X)[2], K - 1)) 

：t()が行列の場合と同様に

library(plyr) 
cond <- expand.grid(k=1:(K-1), j=1:dim(X)[2]) #conditions, to avoid multiple **ply loops 

f.estimates <- aaply(cond, 1, function(c) sm.density(X[y <= c[,1], c[,2]], 
               eval.points=newx[, c[,2]], 
               display="none")$estimate) 
f.estimates <- aperm(f.estimates, c(3,2,1)) 

g.estimates <- aaply(cond, 1, function(c) sm.density(X[y > c[,1], c[,2]], 
               eval.points=newx[, c[,2]], 
               display="none")$estimate) 
g.estimates <- aperm(g.estimates, c(3,2,1)) 

aperm()を使用するには、配列の次元の順番を転置。