この質問と同様に、マイクロベンチマークを実行して、大きな行列から単一の要素を読み取りました。行名を使用するとパフォーマンスが大幅に低下することに驚きました。
m = matrix(1, nrow=1000000, ncol=10)
rownames(m) = as.character(1:1000000)
microbenchmark(m["3450", 1], m[3450, 1], times=1000)
Unit: microseconds
expr min lq median uq max neval
m["3450", 1] 176465.55 183443.369 185321.5540 185982.0840 522346.477 1000
m[3450, 1] 3.19 3.445 10.7155 14.1545 29.897 1000
マトリックス要素を読み取るには、行名を使用する必要があります。どうすればパフォーマンスを向上させることができますか?
アップデート
Geoffreyの回答とsubset()のベンチマーク結果を追加しました。理由はわかりませんが、subset() の方が読み取り専用のパフォーマンスがはるかに優れています ([[]] では割り当てが可能ですが、subset() では不可能です):
microbenchmark(m["3450", 1], m[["3450", 1]], m[3450, 1], .subset(m, 1)["3450"], .subset(m, 1)[3450], times=1000)
Unit: microseconds
expr min lq median uq max neval
m["3450", 1] 176667.252 180197.435 181969.2900 185090.9155 254075.814 1000
m[["3450", 1]] 144.732 145.341 151.1440 191.9960 1096.183 1000
m[3450, 1] 2.900 3.290 4.4400 6.5025 22.391 1000
.subset(m, 1)["3450"] 2.704 3.140 4.1285 14.8740 43.134 1000
.subset(m, 1)[3450] 2.460 2.815 3.2680 13.0300 38.105 1000