Aby byl tvůj kód rychlejší, musíš nejdřív vědět, jak dlouho mu to trvá. Tato kapitola tě seznámí s myšlenkou benchmarkingu kódu.

Vítej!

Verze R

Benchmarking

Porovnání rychlosti načítání souborů CSV a RDS

Rozdíly v chování: "<-" a "="

Uplynulý čas

Relativní čas

Jak výkonný je tvůj počítač?

Hardware DataCampu

Benchmark stroje DataCamp

Umění benchmarkingu

R je flexibilní jazyk — jeden problém v něm často lze řešit mnoha různými způsoby. Některé přístupy jsou přitom i o několik řádů rychlejší než jiné. V této kapitole se naučíš psát rychlý kód v základním R.

Alokace paměti

Proč je tento kód pomalý?

Měření času – postupné rozrůstání vektoru

Měření času – předalokace

Proč se vyplatí vektorizovat kód

Vektorizovaný kód: násobení

Vektorizovaný kód: výpočet součtu logaritmů

Datové rámce a matice

Datové rámce vs. matice

Datové rámce a matice – výběr sloupce

Výběr řádku v datovém rámci

Časování řádků

Jemné ladění: efektivní základní R

Profilování ti pomůže odhalit místa v kódu, která ho zbytečně zpomalují. V této kapitole se naučíš vizualizovat tato úzká hrdla pomocí balíčku profvis.

Co je profilování kódu

Profilování funkce

Kde je zakopaný pes?

Profvis v praxi

Profvis: složitější příklad

Převod datového rámce na matici

Výpočet součtů řádků

Použij && místo &

Přehled Monopoly

Diagnostika problémů: profilování kódu

Některé problémy lze vyřešit rychleji, když využiješ více jader svého počítače. Tato kapitola ti ukáže, jak psát kód v R, který běží paralelně.

CPU – proč jich máme víc než jedno

Kolik jader má tento počítač?

Jaké typy problémů těží z paralelního zpracování?

Dá se tato smyčka spustit paralelně (1)?

Lze tuto smyčku spustit paralelně (2)?

Balíček parallel – parApply

Přechod na paralelní programování

Přechod na parApply

Balíček parallel – parSapply

Použití parSapply()

Měření času parSapply()

Umíš psát efektivní kód v R!

Kód na plný výkon: paralelní programování

Information on 45,000 movies

Krása R spočívá v tom, že je přímo stvořené pro datovou analýzu. Nevýhodou je, že R může být někdy pomalé, což naši analýzu zdržuje. Proto je důležité osvojit si hlavní techniky pro zrychlení práce, snížit výpočetní nároky a získat výsledky co nejrychleji.

Intermediate R

Naučte se psát rychlejší R kód, objevte benchmarking, profilování a tajemství paralelního programování.

Efektivní kód v R

Naučte se psát rychlejší kód v R, objevte benchmarking a profiling a odhalte tajemství paralelního programování.

Velká data v R

Vývojář R

Základy programování v R

Výběr řádku v datovém rámci

Efektivní kód v R

Interaktivní praktické cvičení