Écrire, mesurer les performances et déboguer votre premier code C++.

Bienvenue dans le cours

Mesurer les performances avec microbenchmark

Expressions C++ simples avec evalCpp

Conversion entre nombres à l’aide d’un cast

Fonctions inline avec cppFunction

Première fonction

Distance euclidienne depuis 0

Débogage

Afficher dans la console

Messages d’erreur

Introduction

Écrire des fonctions, contrôler le flux avec if et else, et apprendre à utiliser les trois types de boucles en C++.

Les fonctions C++ se trouvent dans des fichiers C++

Que se passe-t-il quand vous compilez ce fichier C++

Code standard

Écrire des fonctions en C++

Première fonction – encore une fois

Fonctions exportées et non exportées

Code R dans des fichiers C++

if et if/else

Boucles for

Calculer des racines carrées avec une boucle for

Interrompre une boucle for

Boucles while

Calculer des racines carrées avec une boucle while

Recommencer : boucle do-while

Fonctions et contrôle du flux

Manipuler et calculer avec les vecteurs Rcpp et les vecteurs C++ natifs.

Classes et vecteurs Rcpp

Première et dernière valeurs d’un vecteur

Indexer un vecteur

Somme d’un vecteur de doubles

Créer des vecteurs

Suite d'entiers

Créer un vecteur avec des valeurs données

Clonage de vecteurs

Moyenne pondérée

Moyenne pondérée (version C++)

Gestion des valeurs manquantes

Vecteurs issus de la STL

Ne modifiez pas la taille des vecteurs Rcpp

Vecteurs STL

Classes de vecteurs

Utiliser des nombres aléatoires et écrire des algorithmes pour des modèles de séries temporelles appliqués.

Génération de nombres aléatoires

Génération de nombres aléatoires scalaires

Échantillonnage à partir d’un mélange de distributions (I)

Échantillonnage à partir d’un mélange de distributions (II)

Opérations glissantes

Moyennes glissantes

Moyennes glissantes (en C++)

Dernière observation reportée

Moyenne reportée

Modèle autorégressif

Simuler un modèle AR(p)

Simuler un modèle MA(q)

Modèle ARMA (p, q)

Félicitations !

Études de cas

R est un excellent langage pour la data science, mais il arrive que l’exécution du code soit lente. Associer le confort de R à la vitesse d’un langage compilé
est une excellente façon de retrouver les performances que votre code mérite.

C++ est un langage moderne et performant, assez simple à apprendre
pour accélérer du code R. Avec l’aide du package Rcpp,
C++ s’intègre très proprement à R. Vous apprendrez à créer et manipuler
des objets R courants (vecteurs et listes) et à écrire vos propres fonctions C++
pour booster de façon spectaculaire les performances de votre code R.


Introduction to Writing Functions in R

Apprenez à utiliser Rcpp pour intégrer C++ avec R et améliorer les performances de votre code R.

Optimiser du code R avec Rcpp

Utilisez C++ pour améliorer considérablement les performances de votre code R.

Débogage

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