R语言为其他的语言提供了很多接口，其中最最高级的接口就是C /C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C 的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。此工具包中有四个核心的包：RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab；RcppEigen 高优化的线性代数计算；RInside实现在C 中调用R代码；RcppParallel基于Rcpp实现计算的并行运算。我们首先看下包的安装：
代码语言：javascript复制install.packages('Rcpp')
install.packages("inline")接下来我们看下C 与R进行数据交互的共有数据格式及其函数名称：
代码语言：javascript复制向量:NumericVector、IntegerVector、CharacterVector
矩阵:NumericMatrix、IntegerMatrix、CharacterMatrix
数据框:DataFrame
列表:List
函数:Function
其他类型:Environment, ComplexVector, RawVector,DottedPair, Language, Promise, Symbol, WeakReference我们看下Rcpp中数学运算及处理函数：
代码语言：javascript复制数学函数: abs(), acos(), asin(), atan(),beta(), ceil(), ceiling(), choose(), cos(), cosh(), digamma(), exp(), expm1(),factorial(), floor(), gamma(), lbeta(), lchoose(), lfactorial(), lgamma(),log(), log10(), log1p(), pentagamma(), psigamma(), round(), signif(), sin(),sinh(), sqrt(), tan(), tanh(), tetragamma(), trigamma(), trunc().
汇总函数: mean(), min(), max(), sum(), sd(),and (for vectors) var()
返回向量的汇总函数: cumsum(), diff(), pmin(), andpmax()
查找函数: match(), self_match(), which_max(),which_min()
重复值处理函数: duplicated(), unique()接下来我们看下如何构建一个可以被Rcpp识别的C 文件，我们可以直接在Rstudio中进行构建，构建结果如下：
在构建好C 文件后，我们可以通过Rcpp自带的sourceCpp将C 文件引入R语言之后其函数就可以像R中的函数一样直接被调用。
当然，我们可以自己根据自己的需要对函数进行改写，函数的书写格式如下：
那么，在R包中我们需要怎么去调用C 呢，那就需要构建对应的代码，引入所需要的库文件。
首先，我们需要在Rstudio中构建包含Rcpp 的R包的框架，具体，可以自己操作下，都是可视化的点呀点。构建好后，如下的文件结构：
另外需要运行Rcpp.package.skeleton()为DESCRIPTION文件添加Rcpp导入或者自己收到添加。
在NAMESPACE中需要添加importFrom(Rcpp,evalCpp)引入Rcpp环境。
至此，基础的Rcpp调用前期准备工作就完成了，接下来就是如何在R中进行调用。
就是.Call(‘函数名’，对应的参数)。直接看下实例就是：
代码语言：javascript复制timesTwo <- function(x) {
.Call(`_RCF_timesTwo`, x)##此处为反斜点，不是单引号
}
当然，有时候我们需要引入外部的库文件以及头文件，那就需要书写Makevars进行库的引入，一般我们会放在inst/include,文件中需要加入下面的代码：
代码语言：javascript复制PKG_CPPFLAGS = -I ../inst/include至此，Rcpp的基础应用已经介绍完了，当然在知道基本的原理后，再加入更深的功能或者需求就是看个人对C 的熟悉程度了。
