Время выполнения функции измерения в R

Существует ли в R стандартизированный способ измерения времени выполнения функции?

Очевидно, я могу взять system.timeдо и после выполнения, а затем принять разницу, но я хотел бы знать, есть ли какой-то стандартизированный способ или функция (хотел бы не изобретать колесо).

Кажется, я помню, что когда-то использовал что-то вроде ниже:

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

Другой возможный способ сделать это - использовать Sys.time ():

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

Не самый элегантный способ сделать это, по сравнению с приведенным выше ответом, но, безусловно, способ сделать это.

Встроенная функция system.time() сделает это.

Используйте как: system.time(result <- myfunction(with, arguments))

Как сказал Андри, system.time()отлично работает. Для краткости я предпочитаю вставить replicate()в него:

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

Немного более приятный способ измерения времени выполнения - использовать rbenchmark. пакет . Этот пакет (легко) позволяет вам указать, сколько раз будет повторяться ваш тест и должен ли быть относительный эталон.

Смотрите также связанный вопрос на stats.stackexchange

microbenchmark это легкий (~ 50 КБ) пакет и более или менее стандартный способ в R для сравнения нескольких выражений и функций:

microbenchmark(myfunction(with,arguments))

Например:

> 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

Здесь оба выражения были оценены 10000 раз, со средним временем выполнения около 25-30 нс.

А также есть proc.time()

Вы можете использовать так же, как, Sys.timeно это дает вам аналогичный результат system.time.

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

Основное различие между использованием

system.time({ #your function here })

заключается в том, что proc.time()метод по-прежнему выполняет вашу функцию вместо того, чтобы просто измерять время ... и, кстати, мне нравится использовать system.timeс {}внутренней частью, чтобы вы могли поместить ряд вещей ...

Пакет «Tictoc» дает вам очень простой способ измерения времени выполнения. Документация находится по адресу : https://cran.fhcrc.org/web/packages/tictoc/tictoc.pdf .

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

Чтобы сохранить прошедшее время в переменной, вы можете сделать:

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

Хотя другие решения полезны для одной функции, я рекомендую следующий фрагмент кода, который является более общим и эффективным:

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

Другой простой, но очень мощный способ сделать это - использовать пакет profvis. Он не только измеряет время выполнения вашего кода, но и позволяет детализировать каждую выполняемую вами функцию. Это может быть использовано и для Shiny.

library(profvis)

profvis({
  #your code here
})

Нажмите здесь для некоторых примеров.

Вы можете использовать MATLAB-стиль tic- tocфункции, если вы предпочитаете. Посмотрите этот другой ТАК вопрос

Функция секундомера в R