2383 shaares
L'époque où les boucles for étaient lentes sous R est révolue. Les fonctions lapply et sapply font des boucles, en interne.
Par contre, redimensionner un objet (ajouter une colonne à une matrice) prend du temps parce qu'il faut à chaque fois réallouer la mémoire. Si on sait quelle taille finale l'objet doit faire, on gagne du temps à initialiser la matrice, puis à la remplir, plutôt que de faire du cbind à chaque fois.
Sinon, on peut utiliser une liste, car les éléments d'une liste ne sont pas localisés de façon contigüe dans la mémoire, donc pas besoin d'allouer toute la liste à chaque fois.
Essayer de viser la vectorisation au maximum. Gaffe, sapply/lapply ne sont pas des fonctions vectorisées : ce sont des boucles for cachées.
Par contre, redimensionner un objet (ajouter une colonne à une matrice) prend du temps parce qu'il faut à chaque fois réallouer la mémoire. Si on sait quelle taille finale l'objet doit faire, on gagne du temps à initialiser la matrice, puis à la remplir, plutôt que de faire du cbind à chaque fois.
Sinon, on peut utiliser une liste, car les éléments d'une liste ne sont pas localisés de façon contigüe dans la mémoire, donc pas besoin d'allouer toute la liste à chaque fois.
Essayer de viser la vectorisation au maximum. Gaffe, sapply/lapply ne sont pas des fonctions vectorisées : ce sont des boucles for cachées.
ERGM hiérarchiques. Avec package sous R !
Multi-agent programming environment. Avec interface sous R programmable ici : https://github.com/PredictiveEcology/NetLogoR
Marrant.
Des podcasts sur la data science.
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Pourquoi utiliser Viridis: 7% d'erreur à identifier une discontinuité, vs 28% pour rainbow.
La vache, ça avance à une vitesse ! À lire absolument...
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J'arrête pas d'en entendre parler de ça... Faudrait que je me prenne un moment pour creuser...
À creuser, le package semble sympa.
Source intéressante d'info
Tiens je vais essayer ça.
A suivre !
Et celui-ci aussi. À lire donc.
Super papier, via Mathieu.