スピードアップ行列rowMeans操作を

Question

は、私は、このマトリックスにランダムに撮影した同じサイズのrowMeans 2の群間の差を取ることを望む

nc <- 5000 
nr <- 1024 
m <- matrix(rnorm(nc*nr), ncol=nc) 

、次の行列を考えてみましょう。

n <- 1000 # group size 

system.time(replicate(100, { 
    ind1 <- sample(seq.int(nc), n) 
    ind2 <- sample(seq.int(nc), n) 
    rowMeans(m[, ind1]) - rowMeans(m[, ind2]) 
})) 

それは、残念ながら、私はRprofの出力を理解していなかった（ほとんどの時間をis.data.frameに費やされたように見えた??）より効率的な何かのため

提案、非常に遅いのですか？

私は次のことを意図している：

• Rcpp：私はそれはそれは、この段階で役立つだろうはっきりしていないので、RのrowMeansは、非常に効率的であると考えている私のオンライン測定値から。私はボトルネックが本当に最初であるかを確信したいと思っています。私のデザイン全体が最適ではないかもしれません。大部分の時間が小さな行列のそれぞれに対してコピーを作るのに費やされるならば、Rcppはより良い性能を発揮しますか？

• R-develに更新すると、さらに効率的な新しい.rowMeans機能があるようです。誰もそれを試しましたか？

ありがとう。

Answer 1

各rowSums()コールはmと選択された列を示す0または1のベクトルと行列の乗算として見ることができます。あなたはすべてのそれらのベクトルを並べる場合は、（はるかに効率的である）二つの行列間の掛け算で終わる：

ind1 <- replicate(100, seq.int(nc) %in% sample(seq.int(nc), n)) 
ind2 <- replicate(100, seq.int(nc) %in% sample(seq.int(nc), n)) 
output <- m %*% (ind1 - ind2) 

Answer 2

rowMeansを2回呼び出す必要はありません。最初に減算を行い、結果にrowMeansを呼び出すことができます。

x1 <- rowMeans(m[,ind1])-rowMeans(m[,ind2]) 
x2 <- rowMeans(m[,ind1]-m[,ind2]) 
all.equal(x1,x2) 
# [1] TRUE 

is.data.framerowMeansで行わチェックの一部です。

更新：については、内部コードのストレートコール（do_colsumは変更されていないと仮定）のようです。

.rowMeans <- function(X, m, n, na.rm = FALSE) 
    .Internal(rowMeans(X, m, n, na.rm)) 

あなたの場合

、m=1024とn=1000：それは次のように定義されています。 mからの列のサブセットに