superponer - Medición del tiempo de ejecución de la función en R

superponer graficas en r

Question

¿Hay una forma estandarizada en R de medir el tiempo de ejecución de la función?

Obviamente, puedo tomar system.time antes y después de la ejecución y luego tomar la diferencia de esos, pero me gustaría saber si hay alguna forma o función estandarizada (me gustaría no inventar la rueda).

Me parece recordar que una vez he usado algo como a continuación:

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

Answer 1

Aunque otras soluciones son útiles para una sola función, recomiendo el siguiente código donde es más general y efectivo:

Rprof ( tf <- "log.log",  memory.profiling = TRUE )
your code must be in between
Rprof ( NULL ) ; print ( summaryRprof ( tf )  )

Answer 2

Como dijo Andrie, system.time() funciona bien. Para la función corta, prefiero poner replicate() en ella:

system.time( replicate(10000, myfunction(with,arguments) ) )

Answer 3

El paquete "tictoc" le ofrece una forma muy sencilla de medir el tiempo de ejecución. La documentación se encuentra en: https://cran.fhcrc.org/web/packages/tictoc/tictoc.pdf .

install.packages("tictoc")
require(tictoc)
tic()
rnorm(1000,0,1)
toc()

Para guardar el tiempo transcurrido en una variable puede hacer:

install.packages("tictoc")
require(tictoc)
tic()
rnorm(1000,0,1)
exectime <- toc()
exectime <- exectime$toc - exectime$tic

Answer 4

La función system.time() lo hará.

Utilice like: system.time(result <- myfunction(with, arguments))

Answer 5

Otra forma posible de hacer esto sería usar Sys.time ():

start.time <- Sys.time()
...Relevent codes...
end.time <- Sys.time()
time.taken <- end.time - start.time
time.taken

No es la forma más elegante de hacerlo, en comparación con la respuesta anterior, pero definitivamente es una forma de hacerlo.

Answer 6

Otra forma simple pero muy poderosa de hacerlo es usando el paquete profvis . No solo mide el tiempo de ejecución de su código, sino que le brinda un desglose de cada función que ejecuta. También se puede usar para Shiny.

library(profvis)

profvis({
  #your code here
})

Haga clic here para ver algunos ejemplos.

Answer 7

Puede utilizar las funciones tic - toc MATLAB, si lo prefiere. Ver esta otra pregunta SO

Función de cronómetro en R

Answer 8

También hay proc.time()

Puede usar de la misma manera que Sys.time pero le da un resultado similar a system.time .

ptm <- proc.time()
#your function here
proc.time() - ptm

la principal diferencia entre usar

system.time({ #your function here })

es que el método proc.time() aún ejecuta su función en lugar de medir el tiempo ... y, por cierto, me gusta usar system.time con {} dentro para que pueda poner un conjunto de cosas ...

Answer 9

Una forma ligeramente mejor de medir el tiempo de ejecución, es usar el paquete rbenchmark . Este paquete (fácilmente) le permite especificar cuántas veces debe replicar su prueba y cuál debería ser la referencia relativa.

Vea también una pregunta relacionada en stats.stackexchange

Answer 10

microbenchmark es un paquete liviano (~ 50kB) y más o menos una forma estándar en R para realizar evaluaciones comparativas de múltiples expresiones y funciones:

microbenchmark(myfunction(with,arguments))

Por ejemplo:

> 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

Aquí, las dos expresiones se evaluaron 10000 veces, con un tiempo de ejecución medio de alrededor de 25-30 ns.