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c++ - 从R中的嵌入式c++函数返回值

coder 2024-02-22 原文

我有一些 R 代码，有点慢，所以我一直在尝试使用“内联”库直接在 R 代码中编写一些 C++ 代码。

效果很好，我现在正在尝试调整它。

如果我在 R 中分配“结果”数据结构并将它们作为函数参数传递给 c 函数，我只能让它工作。我想知道是否可以在 R 代码中使用非 void c/c++ 函数，以便从 c/c++ 而不是 R 分配和返回内存。

请看下面的例子:

library(inline)
cppSig <- signature(res="numeric",ary="numeric",len="integer")
cppBody <- "
int lens=len[0];
res[0]=0;
  for(int j=0;j<lens;j++)
     res[0] += ary[j];
res[0] /= (double) lens;
#if 0 //Is something like this possible? 
    double *rary = new double[lens];
    for(int i=0;i<lens;i++) rary[i] = ary[i]-res[0];
    return rary;
#endif
"
cfun <- cfunction( sig=list(myMean=cppSig), 
                 body=list(cppBody),verbose=T, 
                 convention=".C", cxxargs="-O3", cppargs="-O3",language="C++")
cfunWrap <- function(x)
  cfun$myMean(res=0,ary=x,length(x))$res


cfunWrap(x=rnorm(100))

谢谢

最佳答案

有些事情我会采取不同的做法，尤其是在只是随意浏览 Rcpp 文档之后。所以这里只是一个快速列表:

  1. 是的，我们可以使循环更快。通常很多。
  2. 是的，我们可以返回原子 C/C++ 类型以及 vector 。有很多例子。对这些非 vector 类型使用 wrap()； double vector 自动返回。但是您永远不会对它们使用new/delete。请参阅 Writing R Extensions 了解原因。
  3. 是的，您可以使用内联包。我们经常使用它。但是我们从不将它与cfunction() 中的.C() 调用约定一起使用。 始终使用cxxfunction()，或至少启用.Call()。我不确定你是怎么错过的。
  4. 从 Rcpp 0.10.0 开始，我们有了“Rcpp 属性”，它比内联及其 cxxfunction() 更易于使用。环顾四周，例如 sourceCpp() 或 cppFunction()，甚至阅读插图。
  5. 最后，您确实缺少一些基本的东西。您是否阅读了 pdf 插图 Rcpp-iintroduction 和/或 Rcpp-FAQ？

编辑: 好的，这里是一个完整的示例，遵循您的函数结构(但我们可以做得更好，请参见下文):

#include <Rcpp.h>

using namespace Rcpp; 

// [[Rcpp::export]]
NumericVector monkey(NumericVector ary) {
  int lens = ary.length();   // objects can tell you about their length
  double res=0;
  for(int j=0;j<lens;j++) res += ary[j];
  res /= (double) lens;

  NumericVector rary(lens);
  for(int i=0;i<lens;i++) rary[i] = ary[i]-res;
  return rary;
}

// and we even include some R code to test automagically

/*** R
set.seed(42)
x <- rnorm(5)   # just five to keep printout short
monkey(x)
cat("Check:")
x - mean(x)
*/

如果您调用它，它还会在底部运行 R 代码:

R> Rcpp::sourceCpp('/tmp/monkey.cpp')

R> set.seed(42)

R> x <- rnorm(5)   # just five to keep printout short

R> monkey(x)
[1]  0.9296545 -1.0060021 -0.0781755  0.1915587 -0.0370356

R> cat("Check:")
Check:
R> x - mean(x)
[1]  0.9296545 -1.0060021 -0.0781755  0.1915587 -0.0370356
R>

但是 Rcpp 的关键特性之一是您甚至可以在 C++ 中进行 vector 运算:

R> cppFunction('NumericVector monkey2(NumericVector x) { return x - mean(x); }')
R> monkey2(x)
[1]  0.9296545 -1.0060021 -0.0781755  0.1915587 -0.0370356
R>

刚刚编译了一个新的单行 C++ 函数，该函数在整个 vector x 上运行并运行它。

关于c++ - 从R中的嵌入式c++函数返回值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17260012/

amp43codestrongsectionc++rrcppinline-code

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