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私はこれに対する解決策を読んだtic(), toc() functions 

tic <- function(gcFirst = TRUE, type=c("elapsed", "user.self", "sys.self"))
{
   type <- match.arg(type)
   assign(".type", type, envir=baseenv())
   if(gcFirst) gc(FALSE)
   tic <- proc.time()[type]         
   assign(".tic", tic, envir=baseenv())
   invisible(tic)
}

toc <- function()
{
   type <- get(".type", envir=baseenv())
   toc <- proc.time()[type]
   tic <- get(".tic", envir=baseenv())
   print(toc - tic)
   invisible(toc)
}




tic();
-----code----
toc();


elapsed 
   0.15

しかし、ミリ秒単位で多くの精度を得たいですか?

また、私はこれを使用していました

ptm <- proc.time()
---code
proc.time() - ptm

そしてこれを入手

   user  system elapsed 
   1.55    0.25    1.84

より多くの小数または精度を得るには?

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1) タイミングはオペレーティング システムに依存します。Windows では、ミリ秒しか取得できない場合があります。

tic()2) andを定義する必要はありませんtoc()。R には がありsystem.time()ます。次に例を示します。

R> system.time(replicate(100, sqrt(seq(1.0, 1.0e6))))
   user  system elapsed 
  2.210   0.650   2.867 
R>

3) 優れたアドオン パッケージrbenchmarkとmicrobenchmarkがあります。

3.1) rbenchmarkはコマンドの比較に特に役立ちますが、直接使用することもできます。

R> library(rbenchmark)
R> x <- seq(1.0, 1.0e6); benchmark(sqrt(x), log(x))
     test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
2  log(x)          100   5.408  2.85835      5.21     0.19          0         0
1 sqrt(x)          100   1.892  1.00000      1.62     0.26          0         0
R>

3.2)マイクロベンチマークは最高精度の測定に優れています:

R> library(microbenchmark)
R> x <- seq(1.0, 1.0e6); microbenchmark(sqrt(x), log(x))
Unit: nanoseconds
     expr      min       lq   median       uq      max
1  log(x) 50589289 50703132 55283301 55353594 55917216
2 sqrt(x) 15309426 15412135 15452990 20011418 39551819
R>

そして、この最後のもの、特に Linux では、すでに nano-seconds が得られます。結果などをプロットすることもできるので、そのパッケージを詳しく見てください。

于 2011-09-25T16:46:58.443 に答える