r 语言future.apply

R语言的future.apply是一个用于并行计算的R包。它是基于future包的，可以在多个核心和多个节点上运行。它为apply函数系列提供了parallel、multicore和snowcluster的替代方案。future.apply包含像future_lapply()、future_sapply()和future_map()这样的函数，这些函数可以自动将任务分配给可用的核心和节点，并在计算完成后返回结果。这个包可以在处理大型数据集和需要长时间运行的计算时提高计算效率。

相关问题

r 语言future.apply包中函数代码详解

下面是R语言的future.apply包中几个常用函数的代码详解：

1. future_lapply()

future_lapply()函数是一个基于future包的并行计算函数，它可以在单个核心上运行。它的代码如下：

future_lapply(X, FUN, ...)

其中，X是要进行计算的列表或向量，FUN是要应用到数据上的函数，...是传递给FUN的其他参数。

2. future_sapply()

future_sapply()函数是future_lapply()函数的一个变体，它将计算结果转换为向量，而不是列表。它的代码如下：

future_sapply(X, FUN, ...)

其中，X是要进行计算的列表或向量，FUN是要应用到数据上的函数，...是传递给FUN的其他参数。

3. future_apply()

future_apply()函数是一个基于future包的并行计算函数，它可以在多个核心和多个节点上运行。它可以为apply函数系列提供parallel、multicore和snowcluster的替代方案。它的代码如下：

future_apply(X, MARGIN, FUN, ...)

其中，X是要进行计算的数据，MARGIN指定计算的维度，FUN是要应用到数据上的函数，...是传递给FUN的其他参数。

4. future_map()

future_map()函数是future_lapply()函数的另一个变体，它将任务分配给可用核心，并在计算完成后返回结果。与future_lapply()不同，它不使用列表，而是使用函数返回的结果。它的代码如下：

future_map(X, FUN, ...)

其中，X是要进行计算的列表或向量，FUN是要应用到数据上的函数，...是传递给FUN的其他参数。

总之，future.apply包中的这些函数可以让我们在R中实现并行计算，以提高计算效率。这些函数使用起来非常方便，可以根据不同的需求进行选择。

r 语言future.apply包中函数详解

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。