「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 042

No.10345　空のベクトルを用意する場合　　【波音】　2009/07/11(Sat) 21:45

Rではあまり気にしなくてもよいのかもしれませんが，for構文であるベクトルのi番目に数値を代入させていく場合：

# c()を使って空のベクトルを用意する
a <- c()
for(i in 1:10) a[i] <- i

# numeric()を使う
b <- numeric(10)
for(i in 1:10) b[i] <- i

のどちらを使うのが(プログラミングの)基本に忠実なやり方なのでしょうか。

Rは特に型を指定しない場合(dat <- c(1, 2, 3)などとした場合)は勝手にnumeric型として扱われるので，結局，a <- c()としてもb <- numeric(10)としても同じことなのでしょうか？

No.10346　Re: 空のベクトルを用意する場合　　【青木繁伸】　2009/07/12(Sun) 07:21

二番目の方法が実行時間的には圧倒的に優れています。最も優れている方法は for を使わないというのは別として。実行時間は以下のようになります。
> n <- 1e5
> system.time({a <- NULL; for (i in 1:n) a[i] <- i})
   ユーザ   システム       経過  
    24.428     19.742     43.925 
> system.time({a <- numeric(n); for (i in 1:n) a[i] <- i})
   ユーザ   システム       経過  
     0.353      0.002      0.376 
> system.time(a <- 1:n)
   ユーザ   システム       経過  
     0.000      0.001      0.001
なお，最初のメモリー確保で別のタイプにしても違いはありません（最終的には最後に実行された結果により型は変わります）
> system.time({a <- numeric(n); for (i in 1:n) a[i] <- i})
   ユーザ   システム       経過  
     0.362      0.002      0.363 
> class(a)
[1] "numeric"
> a[1:5]
[1] 1 2 3 4 5
> a[1] <- "abc"
> class(a)
[1] "character"
> a[1:5]
[1] "abc" "2"   "3"   "4"   "5"

No.10348　Re: 空のベクトルを用意する場合　　【波音】　2009/07/12(Sun) 17:29

回答ありがとうございます。

私の環境で同じく実行してみると：

> system.time({a <- NULL; for(i in 1:n) a[i] <- 1})
ユーザシステム経過
85.31 0.01 85.89

> system.time({a <- numeric(n); for (i in 1:n) a[i] <- i})
ユーザシステム経過
1.14 0.00 1.14

となりました(^_^;)

古い方のパソコンだとユーザCPU時間から順に106.95, 0.12, 109.96となりましたが，単純に考えて100倍くらい時間が余分にかかるわけですから，これは確かに圧倒的にnumeric()を使う方が優れているのですね(大規模な計算プログラムを実行させる際にはより壊滅的ですね，，，)。