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Código en línea compilar

Rcpp presenta dos funciones que permiten la compilación de códigos en línea y la exportación directamente a R: cppFunction() y evalCpp() . Existe una tercera función llamada sourceCpp() para leer en código C ++ en un archivo separado, aunque se puede usar como cppFunction() .

A continuación se muestra un ejemplo de compilación de una función de C ++ dentro de R. Note el uso de "" para rodear la fuente.

# 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)

Para entender rápidamente una expresión de C ++ use:

# Use evalCpp to evaluate C++ expressions
evalCpp("std::numeric_limits<double>::max()")
## [1] 1.797693e+308

Atributos Rcpp

Los atributos de Rcpp hacen que el proceso de trabajar con R y C ++ sea sencillo. La forma de los atributos toma:

// [[Rcpp::attribute]]

El uso de atributos se asocia típicamente con:

// [[Rcpp::export]]

que se coloca directamente sobre un encabezado de función declarado al leer en un archivo C ++ a través de sourceCpp() .

A continuación se muestra un ejemplo de un archivo C ++ externo que utiliza atributos.

// 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
}

Para usar este archivo C ++ externo dentro de R , hacemos lo siguiente:

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

Extendiendo Rcpp con Plugins

Dentro de C ++, uno puede establecer diferentes banderas de compilación usando:

 // [[Rcpp::plugins(name)]]

Lista de los complementos incorporados:

// 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)]]

Especificando Dependencias de Construcción Adicionales

Para usar paquetes adicionales dentro del ecosistema Rcpp, el archivo de encabezado correcto puede no ser Rcpp.h sino Rcpp<PACKAGE>.h (como por ejemplo, para RcppArmadillo ). Por lo general, debe importarse y luego la dependencia se establece dentro de

// [[Rcpp::depends(Rcpp<PACKAGE>)]]

Ejemplos:

// 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)]]


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