Por que os loops são lentos em R?


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Eu sei que os loops são lentos Re que, em vez disso, devo tentar fazer as coisas de maneira vetorial.

Mas por que? Por que os loops são lentos e applysão rápidos? applychama várias subfunções - isso não parece rápido.

Atualização: sinto muito, a pergunta foi mal colocada. Eu estava confundindo vetorização com apply. Minha pergunta deveria ter sido,

"Por que a vetorização é mais rápida?"


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Fiquei com a impressão de que "aplicar é muito mais rápido do que loops for" em R é um pouco um mito . Que as system.timeguerras nas respostas comecem ...
joran

1
Muitas informações boas aqui sobre o tópico: stackoverflow.com/questions/2275896/…
Chase

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Para o registro: Aplicar NÃO é vetorização. Aplicar é uma estrutura de loop com efeitos colaterais diferentes (como em: não). Veja os links de discussão @Chase para.
Joris Meys

4
Os loops em S ( S-Plus ?) Eram tradicionalmente lentos. Este não é o caso com R ; como tal, sua pergunta não é realmente relevante. Não sei qual é a situação do S-Plus hoje.
Gavin Simpson

4
não está claro para mim por que a questão foi rejeitada fortemente - essa questão é muito comum entre aqueles que vêm de outras áreas para R e deve ser adicionada ao FAQ.
patrickmdnet de

Respostas:


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Os loops em R são lentos pela mesma razão que qualquer linguagem interpretada é lenta: cada operação carrega consigo uma grande quantidade de bagagem extra.

Observe R_execClosureemeval.c (esta é a função chamada para chamar uma função definida pelo usuário). Tem quase 100 linhas de comprimento e executa todos os tipos de operações - criando um ambiente para execução, atribuindo argumentos ao ambiente, etc.

Pense no quanto menos acontece quando você chama uma função em C (empurre args para empilhar, pule, pop args).

É por isso que você obtém tempos como estes (como joran apontou no comentário, não está realmente applysendo rápido; é o loop C interno mean que está sendo rápido. applyÉ apenas um código R antigo normal):

A = matrix(as.numeric(1:100000))

Usando um loop: 0,342 segundos:

system.time({
    Sum = 0
    for (i in seq_along(A)) {
        Sum = Sum + A[[i]]
    }
    Sum
})

Usando soma: incomensuravelmente pequena:

sum(A)

É um pouco desconcertante porque, assintoticamente, o loop é tão bom quanto sum; não há razão prática para que seja lento; está apenas fazendo mais trabalho extra a cada iteração.

Portanto, considere:

# 0.370 seconds
system.time({
    I = 0
    while (I < 100000) {
        10
        I = I + 1
    }
})

# 0.743 seconds -- double the time just adding parentheses
system.time({
    I = 0
    while (I < 100000) {
        ((((((((((10))))))))))
        I = I + 1
    }
})

(Esse exemplo foi descoberto por Radford Neal )

Porque (em R é um operador e, na verdade, requer uma pesquisa de nome toda vez que você o usa:

> `(` = function(x) 2
> (3)
[1] 2

Ou, em geral, as operações interpretadas (em qualquer idioma) têm mais etapas. Claro, essas etapas também oferecem benefícios: você não poderia fazer esse (truque em C.


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Então, qual é o objetivo do último exemplo? Não faça coisas estúpidas em R e espere que isso aconteça rapidamente?
Chase de

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@Chase Eu acho que é uma maneira de dizer isso. Sim, eu quis dizer que uma linguagem como C não teria nenhuma diferença de velocidade com parênteses aninhados, mas R não otimiza ou compila.
Owen

1
Também (), ou o {} no corpo do loop - todas essas coisas envolvem pesquisas de nome. Ou em geral, em R quando você escreve mais, o intérprete faz mais.
Owen

1
Não tenho certeza de que ponto você está tentando fazer com os for()loops? Eles não estão fazendo a mesma coisa de forma alguma. O for()loop está iterando sobre cada elemento Ae somando-os. A apply()chamada está passando o vetor inteiro A[,1](você Atem uma única coluna) para uma função vetorizada mean(). Não vejo como isso ajuda a discussão e apenas confunde a situação.
Gavin Simpson

3
@Owen, concordo com seu ponto geral, e é importante; não usamos R porque está batendo recordes de velocidade, usamos porque é fácil de usar e muito poderoso. Esse poder vem com o preço da interpretação. Não estava claro o que você estava tentando mostrar no exemplo for()vs. apply()Acho que você deve remover esse exemplo, pois embora a soma seja a grande parte do cálculo da média, tudo o que seu exemplo realmente mostra é a velocidade de uma função vetorizada mean(), sobre a iteração do tipo C sobre os elementos.
Gavin Simpson

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Nem sempre os loops são lentos e applyrápidos. Há uma boa discussão sobre isso na edição de maio de 2008 da R News :

Uwe Ligges e John Fox. R Help Desk: Como posso evitar esse loop ou torná-lo mais rápido? R News, 8 (1): 46-50, maio de 2008.

Na seção "Loops!" (começando na página 48), eles dizem:

Muitos comentários sobre R afirmam que usar loops é uma ideia particularmente ruim. Isto não é necessariamente verdade. Em certos casos, é difícil escrever código vetorizado, ou o código vetorizado pode consumir uma grande quantidade de memória.

Eles ainda sugerem:

  • Inicialize novos objetos com o comprimento total antes do loop, em vez de aumentar seu tamanho dentro do loop.
  • Não faça coisas em um loop que podem ser feitas fora dele.
  • Não evite loops simplesmente para evitar loops.

Eles têm um exemplo simples em que um forloop leva 1,3 segundos, mas applyfica sem memória.


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A única resposta à pergunta colocada é; os loops não são lentos se o que você precisa fazer é iterar sobre um conjunto de dados executando alguma função e essa função ou operação não é vetorizada. Um for()loop será tão rápido, em geral, quanto apply(), mas possivelmente um pouco mais lento do que uma lapply()chamada. O último ponto é bem abordado no SO, por exemplo, nesta resposta , e se aplica se o código envolvido na configuração e operação do loop for uma parte significativa da carga computacional geral do loop .

O motivo pelo qual muitas pessoas pensam que os for()loops são lentos é porque eles, o usuário, estão escrevendo um código incorreto. Em geral (embora haja várias exceções), se você precisar expandir / aumentar um objeto, isso também envolverá a cópia, de modo que você tem a sobrecarga de copiar e aumentar o objeto. Isso não se restringe apenas a loops, mas se você copiar / aumentar a cada iteração de um loop, é claro, o loop ficará lento porque você está incorrendo em muitas operações de copiar / aumentar.

O idioma geral para usar for()loops em R é que você aloca o armazenamento necessário antes do início do loop e, em seguida, preenche o objeto assim alocado. Se você seguir esse idioma, os loops não serão lentos. Isso é o que apply()gerencia para você, mas está apenas oculto.

Obviamente, se existir uma função vetorizada para a operação que você está implementando com o for()loop, não faça isso . Da mesma forma, não use apply()etc. se existir uma função vetorizada (por exemplo, apply(foo, 2, mean)é melhor executada via colMeans(foo))


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Apenas como uma comparação (não leia muito sobre isso!): Eu executei um loop for (muito) simples em R e em JavaScript no Chrome e IE 8. Observe que o Chrome compila para código nativo e R com o compilador pacote compila em bytecode.

# In R 2.13.1, this took 500 ms
f <- function() { sum<-0.5; for(i in 1:1000000) sum<-sum+i; sum }
system.time( f() )

# And the compiled version took 130 ms
library(compiler)
g <- cmpfun(f)
system.time( g() )

@Gavin Simpson: A propósito, demorou 1162 ms no S-Plus ...

E o "mesmo" código do JavaScript:

// In IE8, this took 282 ms
// In Chrome 14.0, this took 4 ms
function f() {
    var sum = 0.5;
    for(i=1; i<=1000000; ++i) sum = sum + i;
    return sum;
}

var start = new Date().getTime();
f();
time = new Date().getTime() - start;
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