Tài nguyên tốt nhất để học cách viết mã C để sử dụng với R là gì? Tôi biết về hệ thống và phần giao diện ngôn ngữ nước ngoài của phần mở rộng R, nhưng tôi thấy nó khá khó khăn. Tài nguyên tốt (cả trực tuyến và ngoại tuyến) để viết mã C để sử dụng với R là gì?
Để làm rõ, tôi không muốn học cách viết mã C, tôi muốn học cách tích hợp R và C. Ví dụ: làm cách nào để chuyển đổi từ vectơ số nguyên C sang vectơ số nguyên R (hoặc ngược lại) hoặc từ một vô hướng C sang một vectơ R?
Câu trả lời:
Cũng có cái cũ tốt Sử dụng nguồn, Luke! --- Bản thân R có rất nhiều mã C (rất hiệu quả) mà người ta có thể nghiên cứu và CRAN có hàng trăm gói, một số từ các tác giả mà bạn tin tưởng. Điều đó cung cấp các ví dụ thực tế, đã được thử nghiệm để nghiên cứu và thích ứng.
Nhưng như Josh nghi ngờ, tôi nghiêng nhiều hơn về C ++ và do đó Rcpp . Nó cũng có rất nhiều ví dụ.
Chỉnh sửa: Có hai cuốn sách tôi thấy hữu ích:
Điều đó nói rằng, John đang ngày càng yêu thích Rcpp (và đóng góp) khi anh ấy thấy sự phù hợp giữa các đối tượng R và các đối tượng C ++ (thông qua Rcpp ) là rất tự nhiên - và ReferenceClasses giúp ích ở đó.
Chỉnh sửa 2: Với câu hỏi tái tập trung của Hadley, tôi rất mong bạn xem xét C ++. Có quá nhiều thứ vô nghĩa bạn phải làm với C --- rất tẻ nhạt và rất nên tránh . Hãy xem họa tiết giới thiệu Rcpp . Một ví dụ đơn giản khác là bài đăng trên blog này , nơi tôi chỉ ra rằng thay vì lo lắng về sự khác biệt 10% (trong một trong các ví dụ của Radford Neal), chúng ta có thể nhận được mức tăng gấp tám mươi lần với C ++ (tất nhiên là một ví dụ có sẵn).
Chỉnh sửa 3: Có một sự phức tạp ở chỗ bạn có thể gặp phải các lỗi C ++, nói một cách nhẹ nhàng là khó tìm hiểu. Nhưng để chỉ sử dụng Rcpp thay vì mở rộng nó, bạn hầu như không cần đến nó. Và trong khi chi phí này là không thể phủ nhận, nó bị lu mờ bởi lợi ích của mã đơn giản hơn, ít bảng soạn sẵn hơn, không có PROTECT / UNPROTECT, không có quản lý bộ nhớ, v.v. Doug Bates mới hôm qua đã tuyên bố rằng ông thấy C ++ và Rcpp giống như viết R hơn viết C ++. YMMV và tất cả những điều đó.
ggplot?
Hadley,
Bạn chắc chắn có thể viết mã C ++ tương tự như mã C.
Tôi hiểu những gì bạn nói về việc C ++ phức tạp hơn C. Đây là nếu bạn muốn thành thạo mọi thứ: đối tượng, mẫu, STL, lập trình meta mẫu, v.v. ... hầu hết mọi người không cần những thứ này và chỉ có thể dựa vào người khác với nó. Việc thực hiện Rcpp rất phức tạp, nhưng chỉ vì bạn không biết cách thức hoạt động của tủ lạnh, không có nghĩa là bạn không thể mở cửa và lấy sữa tươi ...
Từ nhiều đóng góp của bạn cho R, điều khiến tôi ngạc nhiên là bạn thấy R hơi tẻ nhạt (thao tác dữ liệu, đồ họa, thao tác chuỗi, v.v.). Hãy chuẩn bị tốt cho nhiều điều bất ngờ nữa với API C nội bộ của R. Điều này rất tẻ nhạt.
Thỉnh thoảng, tôi đọc hướng dẫn sử dụng R-exts hoặc R-ints. Điều này có ích. Nhưng hầu hết thời gian, khi tôi thực sự muốn tìm hiểu về điều gì đó, tôi sẽ vào nguồn R, và cả nguồn của các gói được viết bởi ví dụ Simon (thường có rất nhiều thứ để học ở đó).
Rcpp được thiết kế để làm biến mất những khía cạnh tẻ nhạt này của API.
Bạn có thể tự đánh giá những gì bạn thấy phức tạp hơn, khó hiểu, v.v. dựa trên một vài ví dụ. Hàm này tạo một vectơ ký tự bằng cách sử dụng API C:
SEXP foobar(){
SEXP ab;
PROTECT(ab = allocVector(STRSXP, 2));
SET_STRING_ELT( ab, 0, mkChar("foo") );
SET_STRING_ELT( ab, 1, mkChar("bar") );
UNPROTECT(1);
}Sử dụng Rcpp, bạn có thể viết hàm tương tự như:
SEXP foobar(){
return Rcpp::CharacterVector::create( "foo", "bar" ) ;
}hoặc là:
SEXP foobar(){
Rcpp::CharacterVector res(2) ;
res[0] = "foo" ;
res[1] = "bar" ;
return res ;
}Như Dirk đã nói, có những ví dụ khác về một số họa tiết. Chúng tôi cũng thường hướng mọi người đến các bài kiểm tra đơn vị của chúng tôi vì mỗi người trong số họ kiểm tra một phần rất cụ thể của mã và có phần tự giải thích.
Rõ ràng tôi có thành kiến ở đây, nhưng tôi khuyên bạn nên làm quen về Rcpp thay vì học C API của R, và sau đó đến danh sách gửi thư nếu có điều gì đó không rõ ràng hoặc có vẻ không khả thi với Rcpp.
Dù sao thì, cuối cùng của sân bán hàng.
Tôi đoán tất cả phụ thuộc vào loại mã cuối cùng bạn muốn viết.
Romain
@hadley: rất tiếc, tôi không có tài nguyên cụ thể để giúp bạn bắt đầu với C ++. Tôi đã chọn nó từ sách của Scott Meyers (C ++ hiệu quả, C ++ hiệu quả hơn, v.v.) nhưng đây không thực sự là những gì người ta có thể gọi là giới thiệu.
Chúng tôi hầu như chỉ sử dụng giao diện .Call để gọi mã C ++. Quy tắc đủ dễ dàng:
Vì vậy, một hàm .Call được khai báo như thế này trong một số tệp tiêu đề:
#include <Rcpp.h>
RcppExport SEXP foo( SEXP x1, SEXP x2 ) ;và được triển khai như thế này trong tệp .cpp:
SEXP foo( SEXP x1, SEXP x2 ){
...
}Không còn nhiều điều cần biết về R API để sử dụng Rcpp.
Hầu hết mọi người chỉ muốn xử lý các vectơ số trong Rcpp. Bạn làm điều này với lớp NumericVector. Có một số cách để tạo một vectơ số:
Từ một đối tượng hiện có mà bạn chuyển xuống từ R:
SEXP foo( SEXP x_) {
Rcpp::NumericVector x( x_ ) ;
...
}Với các giá trị đã cho bằng cách sử dụng hàm :: create static:
Rcpp::NumericVector x = Rcpp::NumericVector::create( 1.0, 2.0, 3.0 ) ;
Rcpp::NumericVector x = Rcpp::NumericVector::create(
_["a"] = 1.0,
_["b"] = 2.0,
_["c"] = 3
) ;Có kích thước nhất định:
Rcpp::NumericVector x( 10 ) ; // filled with 0.0
Rcpp::NumericVector x( 10, 2.0 ) ; // filled with 2.0Sau đó, khi bạn có một vector, điều hữu ích nhất là trích xuất một phần tử từ nó. Điều này được thực hiện với toán tử [], với lập chỉ mục dựa trên 0, vì vậy, ví dụ tính tổng các giá trị của một vectơ số sẽ giống như sau:
SEXP sum( SEXP x_ ){
Rcpp::NumericVector x(x_) ;
double res = 0.0 ;
for( int i=0; i<x.size(), i++){
res += x[i] ;
}
return Rcpp::wrap( res ) ;
}Nhưng với đường Rcpp, giờ đây chúng ta có thể làm điều này độc đáo hơn nhiều:
using namespace Rcpp ;
SEXP sum( SEXP x_ ){
NumericVector x(x_) ;
double res = sum( x ) ;
return wrap( res ) ;
}Như tôi đã nói trước đây, tất cả phụ thuộc vào loại mã bạn muốn viết. Xem xét những gì mọi người làm trong các gói dựa trên Rcpp, kiểm tra các lần tải trang, kiểm tra đơn vị, quay lại với chúng tôi trong danh sách gửi thư. Chúng tôi luôn sẵn lòng giúp đỡ.
@jbremnant: Đúng vậy. Các lớp Rcpp triển khai một cái gì đó gần với mẫu RAII. Khi một đối tượng Rcpp được tạo, phương thức khởi tạo sẽ thực hiện các biện pháp thích hợp để đảm bảo đối tượng R bên dưới (SEXP) được bảo vệ khỏi bộ thu gom rác. Bộ hủy hủy bỏ bảo vệ. Điều này được giải thích trong họa tiết Rcpp-intrduction . Việc triển khai cơ bản dựa vào các hàm R API R_PreserveObject và R_ReleaseObject
Thực sự có hình phạt hiệu suất do đóng gói C ++. Chúng tôi cố gắng giữ điều này ở mức tối thiểu với nội tuyến, v.v. Hình phạt là nhỏ và khi bạn tính đến lợi ích về thời gian cần thiết để viết và duy trì mã, thì điều đó không liên quan.
Việc gọi các hàm R từ lớp Rcpp Hàm chậm hơn so với việc gọi trực tiếp eval bằng C api. Điều này là do chúng tôi thực hiện các biện pháp phòng ngừa và gói lời gọi hàm thành một khối tryCatch để chúng tôi nắm bắt các lỗi R và chuyển chúng thành các ngoại lệ C ++ để chúng có thể được xử lý bằng cách sử dụng try / catch tiêu chuẩn trong C ++.
Hầu hết mọi người muốn sử dụng vectơ (đặc biệt là NumericVector), và hình phạt là rất nhỏ với lớp này. Thư mục example / ConvolveBenchmarks chứa một số biến thể của hàm tích chập khét tiếng từ R-exts và họa tiết có kết quả điểm chuẩn. Nó chỉ ra rằng Rcpp làm cho nó nhanh hơn so với mã điểm chuẩn sử dụng R API.