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()函数详解

R语言的future.apply()是一个非常有用的函数，它可以让我们在R中实现并行计算。它是基于future包的，并提供了parallel、multicore和snowcluster的替代方案。下面是对future.apply()函数的详细解释：

1. future.apply()函数的语法

future.apply(X, MARGIN, FUN, ..., future = NULL, future.options = NULL)

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。其他参数包括future、future.options等。

2. future.apply()函数的参数

- X：指定要进行计算的数据。
- MARGIN：指定计算的维度，可以是1表示按行计算，2表示按列计算，也可以是c(1,2)表示同时按行和列计算。
- FUN：指定要应用到数据上的函数，可以是任何一个能够处理X中每个元素的函数。
- future：指定要使用的future计算策略，可以是任何一个future支持的计算策略。
- future.options：指定要使用的future选项，可以是任何future支持的选项。

3. future.apply()函数的返回值

future.apply()函数返回一个与FUN相同类型的矩阵或数组。

4. future.apply()函数的使用示例

下面是一个使用future.apply()函数的示例：

library(future.apply)

# 创建一个矩阵
X <- matrix(1:12, nrow = 3)

# 对矩阵的每一行进行求和
future.apply(X, 1, sum)

上述代码会对矩阵X的每一行进行求和，并返回一个包含每行求和结果的向量。如果要对每列进行求和，只需要将MARGIN参数设置为2即可。

总之，future.apply()函数为我们在R中实现并行计算提供了非常方便的方法，可以大大提高计算效率。

r 语言future.apply包中函数代码解释

1. future_lapply():

future_lapply(X, FUN, ..., future.seed = NULL, future.scheduling = NULL, future.lazy = NULL)

- X: 应用函数的列表
- FUN: 应用的函数
- ...: FUN函数的其他参数
- future.seed: 随机数种子
- future.scheduling: 任务调度策略
- future.lazy: 是否惰性计算

这个函数将 FUN 应用到列表 X 中的每个元素上，返回一个列表。使用 future.seed 参数可以控制随机数生成器的种子，使用 future.scheduling 参数可以选择任务调度策略，包括顺序执行（sequential）、并行执行（multisession）和分布式执行（multicore）。使用 future.lazy 参数可以选择是否惰性计算。

2. future_sapply():

future_sapply(X, FUN, ..., future.seed = NULL, future.scheduling = NULL, future.lazy = NULL)

- X: 应用函数的列表
- FUN: 应用的函数
- ...: FUN函数的其他参数
- future.seed: 随机数种子
- future.scheduling: 任务调度策略
- future.lazy: 是否惰性计算

这个函数与 future_lapply() 类似，不同的是它返回一个向量或矩阵，而不是列表。

3. future_vapply():

future_vapply(X, FUN, FUN.VALUE, ..., future.seed = NULL, future.scheduling = NULL, future.lazy = NULL)

- X: 应用函数的列表
- FUN: 应用的函数
- FUN.VALUE: 返回结果的类型
- ...: FUN函数的其他参数
- future.seed: 随机数种子
- future.scheduling: 任务调度策略
- future.lazy: 是否惰性计算

这个函数与 future_sapply() 类似，不同的是它需要指定返回结果的类型。

4. future_mapply():

future_mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE, USE.NAMES = TRUE, future.seed = NULL, future.scheduling = NULL, future.lazy = NULL)

- FUN: 应用的函数
- ...: 函数的参数列表
- MoreArgs: 其他参数
- SIMPLIFY: 是否简化结果
- USE.NAMES: 是否使用参数名称
- future.seed: 随机数种子
- future.scheduling: 任务调度策略
- future.lazy: 是否惰性计算

这个函数将 FUN 应用到多个列表中对应元素上，并返回一个列表。使用 MoreArgs 参数可以传递其他参数，使用 SIMPLIFY 参数可以控制是否简化结果，使用 USE.NAMES 参数可以控制是否使用参数名称。

5. future_apply():

future_apply(X, MARGIN, FUN, ..., future.seed = NULL, future.scheduling = NULL, future.lazy = NULL)

- X: 应用函数的矩阵或数组
- MARGIN: 应用函数的维度
- FUN: 应用的函数
- ...: FUN函数的其他参数
- future.seed: 随机数种子
- future.scheduling: 任务调度策略
- future.lazy: 是否惰性计算

这个函数将 FUN 应用到矩阵或数组的每一行或列上，并返回一个向量或矩阵。使用 MARGIN 参数可以指定应用函数的维度。

6. future_eapply():

future_eapply(env, FUN, ..., future.seed = NULL, future.scheduling = NULL, future.lazy = NULL)

- env: 应用函数的环境
- FUN: 应用的函数
- ...: FUN函数的其他参数
- future.seed: 随机数种子
- future.scheduling: 任务调度策略
- future.lazy: 是否惰性计算

这个函数将 FUN 应用到环境中的每个元素上，并返回一个列表。

7. future_rapply():

future_rapply(X, FUN, ..., classes = NULL, how = c("replace", "list", "unlist"), future.seed = NULL, future.scheduling = NULL, future.lazy = NULL)

- X: 应用函数的列表或矩阵
- FUN: 应用的函数
- ...: FUN函数的其他参数
- classes: 应用函数的类别
- how: 返回结果的类型
- future.seed: 随机数种子
- future.scheduling: 任务调度策略
- future.lazy: 是否惰性计算

这个函数与 future_lapply() 类似，不同的是它可以递归地应用到嵌套列表或矩阵中的每个元素上。使用 classes 参数可以指定应用函数的类别，使用 how 参数可以控制返回结果的类型。