Flaschenhälse (langsame Code-Abschnitte) in R finden mit Profiling: profvis

Wenn R-Code zu langsam läuft, sind es oft nur ganz bestimmte Stellen, die optimiert werden müssen. Nicht immer ist sofort klar, welche Codezeilen das sind. Daher ist es sinnvoll zu wissen, wie man solche Flaschenhälse (oder „Bremsklötze“) effizient und elegant finden kann. Ein hilfreiches Werkzeug dafür ist das sogenannte Profiling: Das automatisierte Erstellen eines Profils, … „Flaschenhälse (langsame Code-Abschnitte) in R finden mit Profiling: profvis“ weiterlesen

Schleifen parallelisieren in R mit foreach

Schleifen haben einen schlechten Ruf in R: Sie gelten nicht zu unrecht als langsam. Oft ist es möglich, Schleifen zu vermeiden, etwa durch vektorisierte Funktionen, mit Funktionen aus der apply-Familie (wie lapply) oder mit map-Funktionen aus dem purrr-Paket. Manchmal wäre es jedoch recht aufwändig, R-Code so umzuschreiben, dass Schleifen eliminiert werden. Dann ist es nützlich, … „Schleifen parallelisieren in R mit foreach“ weiterlesen

R-Code parallelisieren bei unterschiedlichen Laufzeiten: clusterApplyLB()

In einem früheren Beitrag / Video nutzten wir die clusterApply()-Funktion, um R-Code zu parallelisieren. Wie sieht es aus, wenn sich die Laufzeiten der einzelnen Aufgaben deutlich unterscheiden? Zu Demonstrationszwecken stellen wir eine simple Aufgabe: Sys.sleep, das heißt „Pause machen“. In realen Anwendungen stehen hier dann Berechnungen / Datenoperationen, die unterschiedlich lange dauern. Vorbereitung der Parallelisierung … „R-Code parallelisieren bei unterschiedlichen Laufzeiten: clusterApplyLB()“ weiterlesen

R-Code parallelisieren mit parallel::clusterApply()

R-Code ist oft schnell zu schreiben, aber nicht immer schnell genug in der Ausführung. Eine Methode, dem abzuhelfen, besteht darin, R-Code zu parallelisieren, d. h. mehrere Prozessorkerne oder mehrere Arbeiter einzusetzen. Das parallel-Paket, das zur Base-R-Installation gehört, bietet mit der clusterApply()-Funktion eine elegante Möglichkeit. Parallelisierung: Vorgehen und Vorbereitung Ziel ist es, 200 Regressionsmodelle mit jeweils … „R-Code parallelisieren mit parallel::clusterApply()“ weiterlesen

Doubletten ausschließen in R: unique() und wie man es schneller macht

Eine Kundin erzählte mir kürzlich, dass sie die Base R-Funktion unique() nutzt, um Doubletten aus ihren Daten auszuschließen. Sie erhält damit das gewünschte Resultat, allerdings sei ihr Code zu langsam. Zwei Ideen kamen mir, den Code zu beschleunigen: 1. Statt alle Spalten bei der Suche nach Doubletten zu berücksichtigen, müsste eine Auswahl an Spalten genügen … „Doubletten ausschließen in R: unique() und wie man es schneller macht“ weiterlesen