R Language
Rcpp
Поиск…
Компиляция встроенного кода
Rcpp имеет две функции, которые позволяют компиляцию кода встраивать и экспортировать непосредственно в R: cppFunction()
и evalCpp()
. Третья функция, называемая sourceCpp()
существует для чтения в коде C ++ в отдельном файле, но может быть использована сродни cppFunction()
.
Ниже приведен пример компиляции функции C ++ внутри R. Обратите внимание на использование ""
чтобы окружить источник.
# 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)
Чтобы быстро понять выражение C ++, используйте:
# Use evalCpp to evaluate C++ expressions
evalCpp("std::numeric_limits<double>::max()")
## [1] 1.797693e+308
Атрибуты Rcpp
Атрибуты Rcpp делают процесс работы с R и C ++ простым. Форма атрибутов принимает:
// [[Rcpp::attribute]]
Использование атрибутов обычно связано с:
// [[Rcpp::export]]
который помещается непосредственно над объявленным заголовком функции при чтении в файле C ++ через sourceCpp()
.
Ниже приведен пример внешнего файла C ++, который использует атрибуты.
// 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
}
Чтобы использовать этот внешний файл C ++ внутри R , мы делаем следующее:
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
Расширение Rcpp с помощью плагинов
В C ++ можно установить разные флаги компиляции, используя:
// [[Rcpp::plugins(name)]]
Список встроенных плагинов:
// 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)]]
Указание дополнительных зависимостей сборки
Чтобы использовать дополнительные пакеты в экосистеме Rcpp, правильным заголовком может быть не Rcpp.h
а Rcpp<PACKAGE>.h
(как, например, для RcppArmadillo ). Обычно его нужно импортировать, а затем зависимость заявляется внутри
// [[Rcpp::depends(Rcpp<PACKAGE>)]]
Примеры:
// 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)]]