在R中是否有衡量函数执行时间的标准化方法?
显然我可以用系统。时间，然后取它们的差异，但我想知道是否有一些标准化的方法或功能(不想发明轮子)。
我似乎记得我曾经用过如下的东西:
somesysfunction("myfunction(with,arguments)")
> Start time : 2001-01-01 00:00:00 # output of somesysfunction
> "Result" "of" "myfunction" # output of myfunction
> End time : 2001-01-01 00:00:10 # output of somesysfunction
> Total Execution time : 10 seconds # output of somesysfunction
当前回答
编译以上所有的答案，我想到使用这些简化的tic toc函数
tic <- function(){ start.time <<- Sys.time() }
toc <- function(){ round(Sys.time() - start.time) }
用作:
tic()
Sys.sleep(3)
toc()
哪些印刷品:
时间差3秒
其他回答
正如Andrie所说，system.time()工作正常。对于短函数，我更喜欢在其中放入replication ():
system.time( replicate(10000, myfunction(with,arguments) ) )
microbenchmark是一个轻量级(约50kB)包，或多或少是R中对多个表达式和函数进行基准测试的标准方法:
microbenchmark(myfunction(with,arguments))
例如:
> microbenchmark::microbenchmark(log10(5), log(5)/log(10), times = 10000)
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
log10(5) 0 0 25.5738 0 1 10265 10000 a
log(5)/log(10) 0 0 28.1838 0 1 10265 10000
在这里，两个表达式都被计算了10000次，平均执行时间约为25-30纳秒。
您可以使用Sys.time()。但是，当您在表格或csv文件中记录时差时，不能简单地使用end - start。相反，你应该定义这个单位:
f_name <- function (args*){
start <- Sys.time()
""" You codes here """
end <- Sys.time()
total_time <- as.numeric (end - start, units = "mins") # or secs ...
}
然后你可以使用total_time，它有一个合适的格式。
虽然其他解决方案对于单个函数也很有用，但我推荐使用下面的代码段，因为它更通用、更有效:
Rprof(tf <- "log.log", memory.profiling = TRUE)
# the code you want to profile must be in between
Rprof (NULL) ; print(summaryRprof(tf))
内置函数system.time()将执行此操作。
使用like: system。Time (result <- myfunction(with, arguments))
