我已经阅读了使用tic(), toc() functions的解决方案
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
但是我想获得毫秒级的精度吗？
我也在用这个
ptm <- proc.time()
---code
proc.time() - ptm
并得到这个
user system elapsed
1.55 0.25 1.84
如何获得更多的小数或更高的精度？
最佳答案
1)时间取决于操作系统。在Windows上，您可能只会获得毫秒。
2)不需要定义tic()和toc()，R有system.time()。这是一个例子:
R> system.time(replicate(100, sqrt(seq(1.0, 1.0e6))))
user system elapsed
2.210 0.650 2.867
R>
3)有出色的附加软件包rbenchmark和microbenchmark。
3.1)rbenchmark对于比较命令特别有用，但也可以直接使用:
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)microbenchmark在最高精度的测量上表现出色:
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>
而最后一个，特别是在Linux上，已经为您提供了纳秒级的时间。它还可以绘制结果等，因此请仔细查看该程序包。
关于r - 以R为单位获取执行时间(以毫秒为单位)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/7546946/