получить время выполнения в миллисекундах в R
Я прочитал решение с помощью tic(), toc() functions
tic <- function(gcFirst = TRUE, type=c("elapsed", "user.self", "sys.self"))
{
type <- match.arg(type)
assign(".type", type, envir=baseenv())
if(gcFirst) gc(FALSE)
tic <- proc.time()[type]
assign(".tic", tic, envir=baseenv())
invisible(tic)
}
toc <- function()
{
type <- get(".type", envir=baseenv())
toc <- proc.time()[type]
tic <- get(".tic", envir=baseenv())
print(toc - tic)
invisible(toc)
}
tic();
-----code----
toc();
elapsed
0.15
но я хотел бы получить много точности в миллисекунды?
также я использовал этот
ptm <- proc.time()
---code
proc.time() - ptm
и сделать это
user system elapsed
1.55 0.25 1.84
как получить больше десятичных знаков или больше точности?
3 ответов
1) Время зависит от операционной системы. В Windows вы можете получить только миллисекунды.
2) нет необходимости в определении tic()
и toc()
, R имеет system.time()
. Вот пример:
R> system.time(replicate(100, sqrt(seq(1.0, 1.0e6))))
user system elapsed
2.210 0.650 2.867
R>
3) есть отличные дополнительные пакеты rbenchmark и микротестов производительности.
3.1) rbenchmark особенно полезно для сравнения команд, но также может быть использован напрямую:
R> library(rbenchmark)
R> x <- seq(1.0, 1.0e6); benchmark(sqrt(x), log(x))
test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
2 log(x) 100 5.408 2.85835 5.21 0.19 0 0
1 sqrt(x) 100 1.892 1.00000 1.62 0.26 0 0
R>
3.2) микротестов производительности отличается высокой точностью измерений:
R> library(microbenchmark)
R> x <- seq(1.0, 1.0e6); microbenchmark(sqrt(x), log(x))
Unit: nanoseconds
expr min lq median uq max
1 log(x) 50589289 50703132 55283301 55353594 55917216
2 sqrt(x) 15309426 15412135 15452990 20011418 39551819
R>
и это последнее, особенно в Linux,уже дает вам нано-секунд. Он также может отображать результаты и т. д., Поэтому более внимательно посмотрите на этот пакет.
Это хорошо:
options(digits.secs = 6) # This is set so that milliseconds are displayed
start.time <- Sys.time()
...Relevant code...
end.time <- Sys.time()
time.taken <- end.time - start.time
time.taken
принято от здесь.
место start_time
перед вашим кодом и end_time
после того, как ваш код.
то есть
start_time <- as.numeric(as.numeric(Sys.time())*1000, digits=15) # place at start
-----code----
end_time <- as.numeric(as.numeric(Sys.time())*1000, digits=15) # place at end
end_time - start_time # run time (in milliseconds)