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R语言调用C语言动态链接库

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摘要：R语言一直是数据分析师广泛使用的工具，因为它具有强大的统计计算能力和可视化。但它的一大缺点是它在大规模计算中不够快，这也是每个人都受到批评的一点

R语言一直是数据分析师广泛使用的工具，因为它具有强大的统计计算能力和可视化。但它的一大缺点是它在大规模计算中不够快，这也是每个人都受到批评的一点。该问题的一个解决方案是将大量统计计算过程转移到底层语言，例如C语言，C等。下面简要介绍如何结合R语言和C语言来提高统计计算的速度。

首先让我们看一下使用R语言完成循环的示例：

a <- Sys.time()
n <-10
for( i in c(1:n)){
  print('helloword')
}
b <- Sys.time()
print(paste0('耗时R:',as.numeric(b-a)))
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "helloword"
[1] "耗时R:0.00289702415466309"

如果您使用C来完成此过程：

#include #include  
void hello(int *n){
int i;
for (i=0; i< *n; i++) {
Rprintf("Hello, world!\n");
}
}

将脚本命名为helloword2.C并编译C脚本：

确保系统已加载gcc，然后在命令行或终端中执行。

R CMD SHLIB helloword2.c

然后，您可以在当前目录中看到helloword2.so或helloword2.dll文件。如果是windows系统，则调用.dll文件，linux系统调用.so文件。这是一个.so文件的示例。

首先在R中导入helloword2.so文件，首先使用setwd查找.so文件的目录，然后使用dyn.load函数导入文件。

Setwd（ '/用户的/ usr /桌面/测试'）

Dyn.load（ “helloword2.so”）

导入成功后，将使用.C（）函数调用它。

a <- Sys.time()
n <-10
.C('hello',as.integer(n))
b <- Sys.time()
print(paste0('耗时C:',as.numeric(b-a)))
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
[[1]]
[1] 10
[1] "耗时C:0.00203609466552734"

这是对R环境中C语言程序的成功调用。可以注意到，C语言执行10个周期，大约需要0.002036秒，并且R语言执行相同的过程并且需要0.002897。 C的性能优于R，尤其是在大规模数据计算中。

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