R Language
Rcpp
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Inline-Code kompilieren
Rcpp bietet zwei Funktionen, die die Inline-Kompilierung von Code und den direkten Export in R ermöglichen: cppFunction()
und evalCpp()
. Eine dritte Funktion namens sourceCpp()
existiert zum Lesen von C ++ - Code in einer separaten Datei. Sie kann jedoch ähnlich wie cppFunction()
.
Unten ist ein Beispiel für das Kompilieren einer C ++ - Funktion in R. Beachten Sie die Verwendung von ""
, um die Quelle zu umgeben.
# Note - This is R code.
# cppFunction in Rcpp allows for rapid testing.
require(Rcpp)
# Creates a function that multiples each element in a vector
# Returns the modified vector.
cppFunction("
NumericVector exfun(NumericVector x, int i){
x = x*i;
return x;
}")
# Calling function in R
exfun(1:5, 3)
Um einen C ++ - Ausdruck schnell zu verstehen, verwenden Sie:
# Use evalCpp to evaluate C++ expressions
evalCpp("std::numeric_limits<double>::max()")
## [1] 1.797693e+308
Rcpp-Attribute
Rcpp Attributes macht das Arbeiten mit R und C ++ unkompliziert. Die Form der Attribute hat folgende Eigenschaften:
// [[Rcpp::attribute]]
Die Verwendung von Attributen ist normalerweise verbunden mit:
// [[Rcpp::export]]
Das wird direkt über einem deklarierten Funktionsheader platziert, wenn eine C ++ - Datei über sourceCpp()
.
Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für eine externe C ++ - Datei, die Attribute verwendet.
// Add code below into C++ file Rcpp_example.cpp
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// Place the export tag right above function declaration.
// [[Rcpp::export]]
double muRcpp(NumericVector x){
int n = x.size(); // Size of vector
double sum = 0; // Sum value
// For loop, note cpp index shift to 0
for(int i = 0; i < n; i++){
// Shorthand for sum = sum + x[i]
sum += x[i];
}
return sum/n; // Obtain and return the Mean
}
// Place dependent functions above call or
// declare the function definition with:
double muRcpp(NumericVector x);
// [[Rcpp::export]]
double varRcpp(NumericVector x, bool bias = true){
// Calculate the mean using C++ function
double mean = muRcpp(x);
double sum = 0;
int n = x.size();
for(int i = 0; i < n; i++){
sum += pow(x[i] - mean, 2.0); // Square
}
return sum/(n-bias); // Return variance
}
Um diese externe C ++ - Datei in R zu verwenden , führen wir folgende Schritte aus:
require(Rcpp)
# Compile File
sourceCpp("path/to/file/Rcpp_example.cpp")
# Make some sample data
x = 1:5
all.equal(muRcpp(x), mean(x))
## TRUE
all.equal(varRcpp(x), var(x))
## TRUE
Rcpp mit Plugins erweitern
Innerhalb von C ++ können verschiedene Compilierungsflags gesetzt werden:
// [[Rcpp::plugins(name)]]
Liste der eingebauten Plugins:
// built-in C++11 plugin
// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
// built-in C++11 plugin for older g++ compiler
// [[Rcpp::plugins(cpp0x)]]
// built-in C++14 plugin for C++14 standard
// [[Rcpp::plugins(cpp14)]]
// built-in C++1y plugin for C++14 and C++17 standard under development
// [[Rcpp::plugins(cpp1y)]]
// built-in OpenMP++11 plugin
// [[Rcpp::plugins(openmp)]]
Zusätzliche Build-Abhängigkeiten angeben
So verwenden Sie zusätzliche Pakete im RCPP Ökosystem, die korrekte Header - Datei möglicherweise nicht Rcpp.h
aber Rcpp<PACKAGE>.h
(wie zB für RcppArmadillo ). Normalerweise muss es importiert werden und dann wird die Abhängigkeit innerhalb angegeben
// [[Rcpp::depends(Rcpp<PACKAGE>)]]
Beispiele:
// Use the RcppArmadillo package
// Requires different header file from Rcpp.h
#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
// Use the RcppEigen package
// Requires different header file from Rcpp.h
#include <RcppEigen.h>
// [[Rcpp::depends(RcppEigen)]]