R语言在数据处理方面很是强大,然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理,大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法:
- 安装R包:Rcpp。当然,我们这次环境是Linux下的。如果你还不知道Linux下面如何安装R语言,那么参照我们前面的安装过程。
ubuntu环境的下的R语言新版本完整安装教程
R包安装界面如下:
出现以下的界面认为安装成功:
2. 创建C 的代码文件,vim R_C.cpp,然后将我们已经写好的计算均值的代码复制到里面
注意每一个函数之前,都有加一个//[[Rcpp::export]]
保存文件,接下来打开R语言,导入R包Rcpp:
载入已经写好的C 程序。代码:
Library(Rcpp)
Rcpp::sourceCpp('/var/www/html/open_c/R_C.cpp')
a=sample(20)
average(a,20)# 调用C 函数。
结果如下图:
C 代码:
#include<stdio.h>
#include <math.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <Rcpp.h>
#include<vector>
using namespace Rcpp;
using namespace std;
// [[Rcpp::export]]
double average (vector<double> array, int num_data){
int i;
double avr;
avr=0.0;
for(i=0;i<=num_data; i){
avr =array[i];
}
avr=avr/num_data;
return avr;
}
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