R和统计 1：效率提升技巧

1. 并行

话说我以为并行会提高很多的..但是和想象差距很大啊

直接算，大概3个核左右会冲到比较高的地方



并行处理，看cpu确实8核满速跑了，



听师父说是sqrt太简单，切换线程耗费了大量时间，接下来做回归应该会有较大改进。

然后我看了下那个rbind，超费时间啊，要不还是让python做数据处理？

2. Vector编程思想

从22秒提升到一秒，牛！

data <- read.csv("D:/VP_BAP.csv")
row.index <- rep(1:dim(data)[1], dim(data)[2])
col.index <- rep(1:dim(data)[2], each = dim(data)[1])
output <- cbind(row.index, col.index)[as.vector(data == "N"), ]
write.table(output,"D:/Output.txt",row.names=F,col.names=F,sep=" ")

　　明天到公司了好好实践下。