r 语言future.apply包中函数详解
时间: 2024-02-19 21:59:45 浏览: 155
Python库 | mo-future-1.1.18029.tar.gz
R语言中的future.apply包提供了一些函数来实现并行计算,下面是一些常用函数的详解:
1. future_lapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个列表。
2. future_sapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个向量或矩阵。
3. future_vapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个向量或矩阵,需要指定返回结果的类型。
4. future_mapply(): 对多个列表中的对应元素应用一个函数,返回一个列表。
5. future_apply(): 对矩阵或数组的每一行或列应用一个函数,返回一个向量或矩阵。
6. future_eapply(): 对环境中的每个元素应用一个函数,返回一个列表。
7. future_rapply(): 对列表或矩阵的每个元素应用一个函数,返回一个列表或矩阵,可以递归地应用到嵌套列表或矩阵中的每个元素。
这些函数都有一个相似的参数结构,其中主要的参数包括:
1. X: 应用函数的列表、矩阵或数组。
2. FUN: 应用的函数。
3. ...: FUN函数的其他参数。
4. future.seed: 随机数种子。
5. future.scheduling: 任务调度策略,包括顺序执行(sequential)、并行执行(multisession)和分布式执行(multicore)。
6. future.lazy: 是否惰性计算。
使用这些函数可以将串行的计算转换成并行的计算,进而提高运行效率。但是需要注意的是,过多的并行计算会增加系统开销,有可能反而降低计算速度,因此需要根据实际情况进行权衡。
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