r 语言future.apply

R语言中的future.apply是一个用于并行计算的R包，它可以将串行的循环或者apply函数转换成并行的操作。它基于future包实现，可以在多个进程或者计算节点上运行，从而加速计算。使用future.apply可以简化并行编程的复杂性，提高代码的可读性和可维护性。它支持多种操作，包括apply, lapply, sapply, vapply, mapply, eapply, rapply等等。值得注意的是，future.apply并不一定比串行计算更快，因为并行计算存在一定的开销，需要权衡计算时间和开销。

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。