Allocation d'une list en R

Bonjour,
Etant debutant en R j'ai plein de questions que j'espere vous pourfendrez

1.j'aimerais savoir comment preallouer une liste que je vais remplir dans une boucle ?
2. pour un vecteur je fais rep(NA,10) par exemple, y'a t'il mieux ?
3.lorsqu'on veut ajouer en fin d'une liste qqchose, y'a t'il une bonne facon de proceder ?

Merci beaucoup
statquant

1. Bonne question, je cherche aussi…

2. vector('numeric',length=10)

3. ?append

Peut-être ceci :
blabla<-function (x=c(i,j,k)) { # tu pré-alloues ici ?!
for (i in ?:?) {
Ta Boucle }
}

exemple :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7

blabla<-function(x=c(1,3,4)){ for (i in 1:10) { x=x+2 } print(x) } blabla()

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Je ne suis pas sûr de bien comprendre la question, dsl.

Bonjour,

Citation:

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Envoyé par TimoP

1. Bonne question, je cherche aussi…

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Pourquoi pas

Code:

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1 2	n <- 10 l <- lapply(1:n, function(x) NA)

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Citation:

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Envoyé par TimoP

2. vector('numeric',length=10)

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ou plus compact

Code:

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numeric(10)

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...pas la peine de se casser la tête.

Si la variable x existe, on peut utiliser x[10] même si la longueur de x est plus petite que 10. Si besoin R « remplit » les indices intermédiaires avec des NA.

Code:

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1 2 3 4 5

> x <- NULL > x[10] = 1 > x [1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1

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Bref...

c'est moins propre…

...c’est du R, quoi.

Pas du tout d'accord

on peut faire du R très propre, et dans ce cas ça tourne très vite et c'est très lisible…

Pré-allouer un vecteur est en effet une très bonne habitude qui accélère le temps d’exécution.

Cependant, au hasard, un bout de code comme

Code:

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1 2 3 4

x <- 0.2; for(i in 1:99) x[i+1] <- 4*x[i]*(1-x[i]) plot(x)

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me paraît avoir une certaine élégance propre à R ; à la lecture, ça n’est pas moins élégant qu’une solution qui consisterait à créer un vecteur de longueur 100, à y recopier la valeur initiale, et ensuite seulement faire la boucle...

C’est sans aucun doute plus lent à l’exécution. Je ne connais pas les « internals » de R mais je soupçonne qu’en fait il crée une nouvelle variable à chaque tour de boucle. Mais si on n’a besoin que de 100 valeurs, est-ce vraiment la peine de s’embêter ? ça va aller bien assez vite.

La vitesse d’exécution de R est en effet satisfaisante, pour un langage interprété offrant une telle souplesse — il faut comparer ce qui est comparable. J’ai vu quelqu’un traduire en R un programme C, pour pouvoir ensuite le modifier plus facilement... je te laisse imaginer le résultat en termes de performances (et la déception du gars). Le guépard et le limaçon, fable sans morale.

Une règle d'or en R qui n'est pas évidente quand on vient d'un autre langage :
Pour avoir un code efficace en terme d'éxécution en R : il faut absolument éviter les boucles.

Remplacer par les fonctions : apply, lapply, tapply, sapply...

Un petit code pour tester : on génère une matrice 10000x1000, et on compare le temps de calcul des moyennes par ligne à l'aide d'une boucle, ou à l'aide de la fonction apply :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

> n=10000 > x=matrix(runif(n*1000),nrow=n)   > moy=rep(NA,n) > system.time(for (i in 1:n) {moy[i]=mean(x[i,])}) user system elapsed 2.13 0.03 2.16 > system.time(apply(x,1,mean)) user system elapsed 1.64 0.07 1.82

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