Час виконання функції вимірювання в R

Чи є стандартизований спосіб R вимірювання часу виконання функції?

Очевидно, я можу взяти system.timeдо і після виконання, а потім прийняти різницю між ними, але хотілося б знати, чи є якийсь стандартизований спосіб або функція (хотілося б не винаходити колесо).

Здається, я пам’ятаю, що колись я використовував щось подібне нижче:

somesysfunction("myfunction(with,arguments)")
> Start time : 2001-01-01 00:00:00  # output of somesysfunction
> "Result" "of" "myfunction"        # output of myfunction
> End time : 2001-01-01 00:00:10    # output of somesysfunction
> Total Execution time : 10 seconds # output of somesysfunction

Іншим можливим способом цього буде використання Sys.time ():

start.time <- Sys.time()
...Relevent codes...
end.time <- Sys.time()
time.taken <- end.time - start.time
time.taken

Не найвишуканіший спосіб зробити це, порівняно з вищезгаданим, але, безумовно, спосіб це зробити.

Вбудована функція system.time()це зробить.

Використовуйте як: system.time(result <- myfunction(with, arguments))

Як сказав Андрі, system.time()працює чудово. Для короткої функції я вважаю за краще вкласти replicate()її:

system.time( replicate(10000, myfunction(with,arguments) ) )

Трохи приємніший спосіб вимірювання часу виконання - використання пакету rbenchmark . Цей пакет (легко) дозволяє вказати, скільки разів потрібно повторити тест і чи повинен бути відносний показник.

Дивіться також пов'язане питання на сайті stats.stackexchange

microbenchmark це легкий (~ 50 кБ) пакет і більш-менш стандартний спосіб R для порівняльного аналізу декількох виразів та функцій:

microbenchmark(myfunction(with,arguments))

Наприклад:

> microbenchmark::microbenchmark(log10(5), log(5)/log(10), times = 10000)
Unit: nanoseconds
           expr min lq    mean median uq   max neval cld
       log10(5)   0  0 25.5738      0  1 10265 10000   a
 log(5)/log(10)   0  0 28.1838      0  1 10265 10000

Тут обидва вирази оцінювались 10000 разів, середній час виконання - близько 25-30 нс.

Є також proc.time()

Ви можете використовувати так само, як, Sys.timeале це дає схожий результат system.time.

ptm <- proc.time()
#your function here
proc.time() - ptm

основна відмінність використання

system.time({ #your function here })

є те , що proc.time()метод все ж виконати ваші функції , а не тільки вимірювання часу ... і, до речі, я хотів би використовувати system.timeз {}внутрішньої , так що ви можете помістити безліч речей ...

Пакет "tictoc" дає вам дуже простий спосіб вимірювання часу виконання. Документація знаходиться на веб-сторінці : https://cran.fhcrc.org/web/packages/tictoc/tictoc.pdf .

install.packages("tictoc")
require(tictoc)
tic()
rnorm(1000,0,1)
toc()

Щоб зберегти минулий час у змінній, ви можете:

install.packages("tictoc")
require(tictoc)
tic()
rnorm(1000,0,1)
exectime <- toc()
exectime <- exectime$toc - exectime$tic

Хоча інші рішення корисні для однієї функції, я рекомендую наступний фрагмент коду, де більш загальний та ефективний:

Rprof(tf <- "log.log", memory.profiling = TRUE)
# the code you want to profile must be in between
Rprof (NULL) ; print(summaryRprof(tf))

Ще один простий, але дуже потужний спосіб зробити це за допомогою пакета profvis. Він не просто вимірює час виконання коду, але дає вам детальну інформацію про кожну функцію, яку ви виконуєте. Його можна використовувати і для Блискучого.

library(profvis)

profvis({
  #your code here
})

Клацніть тут для декількох прикладів.

Ви можете використовувати MATLAB-стиль tic- tocфункції, якщо ви віддаєте перевагу. Дивіться це інше запитання

Функція секундоміра в R