1 R語言執行效率分析（1）

在r語言中，統計乙個程式體執行時間一般採用的函式為sys.time()或者為proc.time()。不過，這兩個函式只能根據時間差判斷程式執行一次所用的時間，若要重複多次進行平均時間的統計，則顯得無能為力。

在此，我們採用microbenchmark函式包來進行統計程式執行時間。該函式使用很簡單，只需要輸入待測試**，並且指定「times=n」，程式就會重複執行**n次，然後返回執行時間的平均值。預設的話times=100。

#generating n integer data between 1 to 12

month_digital<
-function
(n)return
(month_digital)
}

任務：根據生成的測試資料（1～12）生成對應的月份的英文名字，並判斷該月份所屬的季節

# digital was translated into month's englishname

month_name_for_if<
-function
(month)
return
(month_name)
}# digital was translated into season's englishname
season_name_for_if<
-function
(month)
return
(season_name)
}#generating month and season english
result_for_if<
-function
(n)

month<

-month_digital(10
) #隨機生成10個資料進行測試
microbenchmark:
:microbenchmark
(month_name_for_if
(month)
)microbenchmark:
:microbenchmark
(season_name_for_if
(month)
)microbenchmark:
:microbenchmark
(result_for_if
(month)
)

unit: microseconds

expr min lq mean median uq max neval
month_name_for_if
(month)
16.299
16.6255
325.218
16.831
17.174
30813.88
100unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
season_name_for_if
(month)
15.818
16.347
322.3124
16.7195
18.312
30467.87
100unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
result_for_if
(month)
846.104
854.45
960.1528
867.8155
881.9025
5631.1
100there were 50 or more warnings (use warnings
() to see the first 50
)

1 R語言介紹

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