参考图书：《Rcpp：R 与 C++ 的无缝整合》Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。该问题是一个递归问题，首两项为 0 和 1，而后面每一项为前两项之和。C++ 实现，直接根据定义进行实现：int fibonacci(const int x) {
if (x == 0) return(0);
安装BiocManager::install("org.Hs.eg.db")时出现的报错。 解决方案：重新安装Rcpp即可： install.packages("Rcpp") BiocManager::install("org.Hs.eg.db") ...
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2021-07-24 17:36:00
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当我们使用R进行论文模拟时，通常会涉及到许多的循环。一般比较容易的提速方法是将我们的for循环改写为apply族的方法进行向量化运算，但这个方法速度提升的有限，在真实模拟时，如果要与其他算法进行速度的比较，除非自己的算法非常出色，否则还是很难与一些成熟包中的算法相庭抗礼。这时想要再次进行提速，有多种方法，常见的几种是将代码改写为Fortran代码，改写为C++代码抑或改写为C代码。由于Rcpp包的
Rcpp only works with the GNU toolchain.
http://www.murdoch-sutherland.com/Rtools/index.html
注意：只能用Rtools的gcc编译
环境配置
path:
我的电脑:%SystemRoot%\system32;%SystemRoot%;%SystemRoot%\System32\Wbem;D:\lua
原创
2012-11-12 13:42:24
1438阅读
今年六月，Springer useR系列新出了一本，Seamless R and C++ Integration with Rcpp， 这可能是唯一的一本Rcpp完整教程。Rcpp几乎可以认为是R语言的一个里程碑，而其最大的特点就是那本书标题里的那个词“Seamless”。R本身 自带了C语言接口，但并不是那么好用，尤其是涉及内存管理的时候，而Rcpp成功的解决了这个问题，实现了“无缝链接”。
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、创建项目二、部分文件准备1.解决NAMESPACE文件空白的问题2.Description文档检查修改3.生成函数的Help文档三、创建总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：Rcpp包是一个打通R语言和C++语言的通信组件包，可以把C++代码与R程序连接在一起，且不用关心C++中那套繁琐的编译、链接、接口
指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率：
原创
2021-05-12 14:11:15
205阅读
Rcpp扩展包可以很容易地将C++代码连接到R程序中，并且支持在C++中使用类似于R的数据类型。Rcpp包提供了C++类，这些类极大地促进了使用R提供的.Call接口在R包中连接C或C++代码。Rcpp可以很容易地把C++代码与R程序连接在一起，可以从R中直接调用C++代码而不需要用户关心那些繁琐的编译、链接、接口问题。可以在R数据类型和C++数据类型之间容易地转换。Rcpp支持把C++代码写在R
指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率：
原创
2021-05-19 22:49:08
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本文是我看《Rcpp:R与C的无缝整合》一书的一些收获，有不准确的地方，请指出也请见谅！一、为什么使用C++代码？在运行速度方面，C++代码的运行运行速度比R快的多。所以想在R中调用C++函数，如何调用？桥梁就是Rcpp，Rcpp是一个R包。二、如何在R中调用/使用C++函数，以达到提高运行速度的目标呢？一种编译、链接和载入的方法是使用inline包中的cxxfunction函数：首先，我们需要有
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。这篇文章就此问题进行了研究，以展示Rcpp如何帮助克服这一瓶颈。 TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。我模拟了与上一篇文章类似的...
原创
2021-05-12 14:15:18
183阅读
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。这篇文章就此问题进行了研究，以展示Rcpp如何帮助克服这一瓶颈。 TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。我模拟了与上一篇文章类似的...
原创
2021-05-12 14:15:20
227阅读
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。 这篇文章就此问题进行了研究，以展示Rcpp如何帮助克服这一瓶颈。 TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。 我模拟了与上一篇文章类似的模型中的数据： &nbs
原创
2022-11-10 23:00:43
191阅读
最近因为项目要用到,所以在想办法把R语言用到C++中. 网上查了看到有一个Rcpp的工具.所以在这里总结一下.现在能想到的几种在C++中调用R语言的方法如下:1. 使用RcppR高级编程技巧及Rcpp的介绍Rcpp的前世今生Rcpp快速入门Rcpp简明入门Exposing C++ functions and classes with Rcpp modulesRcpp: Seamless R and
前面博客中有提及，当我们进行模拟想要再次进行提速时，通常都会使用Rcpp将我们的R代码改成C++代码。具体Rcpp的使用可参考博客：让你的R代码更快——Rcpp入门，利用RcppEigen进行矩阵运算。平时在我们使用的时候，直接使用Rcpp::sourceCpp()就可以直接将我们的C++代码中的函数进行导入，这不会遇到什么问题，但如果我们想要使用snowfall进行并行时就不能再这样做了。遇到的
总言 课堂演讲：R语言与CPP混合编程课后学习汇报。 文章目录总言1、汇报目的２、RCPP2.1、简单介绍：2.2、简单使用演示：2.1.1、Rcpp包与RTools2.2.2、上手尝试1.0：一个hello world小程序。2.2.3、上手尝试2.0：求斐波那契数第N个数·递归实现。2.2.4、一些说明2.3、初探RCPP 1、汇报目的1）、关于本次主题汇报的想法诞
之前介绍了如何制作并发布自己的R语言包。这篇文章介绍怎么制作一个C++的R包，也就是使用Rcpp制作R包。其实制作Rcpp的R包和普通的R包制作还是有区别的。本人也尝试按照之前的做法，在R脚本里面使用cppFunction()写一个C++脚本，以脚本运行的时候很完美，没有出现任何错误，但是当构建成包时，安装之后每次运行都出现错误。所以不得不尝试其他方法创建Rcpp的R包。1、为什么要用RcppRc
原创
2020-12-29 22:00:31
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R 语言绘制ROC 曲线代码。 1 # install.packages("pROC") # 下载 pROC 包
2 # install.packages("ggplot2") # 下载 ggplot2 包
3 # install.packages("Rcpp")
4
5
6 library(pROC) # 加载pROC包
7 librar
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2022-04-08 06:39:00
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