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clusterMap() के साथ हेल्थकेयर खर्च

एक हालिया हेल्थकेयर कॉन्फ्रेंस में दावा किया गया कि कुल हेल्थकेयर व्यय वैश्विक स्तर पर बढ़ रहा है.

आप वहाँ मौजूद थे और इस दावे की जाँच के लिए कुछ मोटे अनुमान निकालना चाहते हैं. आपके पास एक डेटासेट है जो वर्ष 2000 से आगे के लिए प्रति व्यक्ति हेल्थकेयर खर्च और जनसंख्या देता है. आपके पास दो लिस्ट हैं: ls_pop और ls_exp. इनमें क्रमशः हर देश की जनसंख्या और प्रति व्यक्ति हेल्थकेयर खर्च शामिल हैं.

फंक्शन total_exp() दो आर्ग्युमेंट लेता है: pop यानी population और exp_pc, यानी per capita हेल्थकेयर खर्च. यह फंक्शन कुल खर्च को US डॉलर में बिलियन के रूप में लौटाता है. आप यह फंक्शन ls_pop और ls_exp पर parallel में अप्लाई करना चाहते हैं. parallel पैकेज लोड किया जा चुका है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में पैरेलल प्रोग्रामिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • total_exp() को ls_pop और ls_exp के प्रत्येक एलिमेंट पर parallel में अप्लाई करें.
  • उस लिस्ट को निर्दिष्ट करें जिसके एलिमेंट total_exp() के pop आर्ग्युमेंट को दिए जाएँगे.
  • इसी तरह, वह लिस्ट भी निर्दिष्ट करें जिसे total_exp() के exp_pc आर्ग्युमेंट को दिया जाएगा.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

total_exp <- function (pop, exp_pc) {
 sum(pop * exp_pc)/1e9
}

cl <- makeCluster(4)
# Apply total_exp using cl to multiple arguments
ls_total <- ___(___, ___,
                       # Specify first argument
                       pop = ___,
                       # Specify second argument
                       exp_pc = ___)

stopCluster(cl)

print(paste("Average yearly increase in USD billions:", round(mean(diff(unlist(ls_total))))))
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