1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Optimizing R Code with Rcpp
Connected

Cvičení

Benchmarking s microbenchmark

Hlavním důvodem, proč používat Rcpp, je výkon – proto je důležité přesně měřit, jak dlouho tvůj kód běží. K tomu slouží funkce microbenchmark() z balíčku microbenchmark.

microbenchmark() přijímá pojmenované výrazy jako argumenty, spustí každý z nich zadaný počet opakování (ve výchozím nastavení 100) v náhodném pořadí a vrátí souhrnnou statistiku. V tomto kurzu nás zajímá pouze sloupec median.

V tvém pracovním prostředí je k dispozici vektor x složený ze 100 000 náhodných čísel se standardním normálním rozdělením.

Pokyny

100 XP
  • Načti balíček microbenchmark.
  • Napiš funkci sum_loop(), která vypočítá součet všech prvků vektoru pomocí R smyčky for.
  • Pomocí funkce all.equal() ověř, že sum() vrací stejný výsledek jako sum_loop().
  • Porovnej výkon obou přístupů pomocí microbenchmark().