R语言学习Rcpp基础知识全面整理

目录

• 1. 相关配置和说明
• 2. 常用数据类型
• 3. 常用数据类型的建立
• 4. 常用数据类型元素访问
• 5. 成员函数
• 6. 语法糖
  • 6.1 算术和逻辑运算符
  • 6.2. 常用函数
• 7. STL
  • 7.1. 迭代器
  • 7.2. 算法
  • 7.3. 数据结构
    • 7.3.1. Vectors
    • 7.3.2. Sets
    • 7.3.3. Maps
• 8. 与R环境的互动
• 9. 用Rcpp创建R包
• 10. 输入和输出示例
  • 如何传递数组
    • 通过.attr("dim")设置维数
  • 函数返回一维STL vector
  • 函数返回二维STL vector
  • 返回Armadillo matrix, Cube 或 field
• 参考文献：

1. 相关配置和说明

由于Dirk的书Seamless R and C++ Integration with Rcpp是13年出版的，当时Rcpp Attributes这一特性还没有被CRAN批准，所以当时调用和编写Rcpp函数还比较繁琐。Rcpp Attributes（2016）极大简化了这一过程(“provides an even more direct connection between C++ and R”)，保留了内联函数，并提供了sourceCpp函数用于调用外部的.cpp文件。换句话说，我们可以将某C++函数存在某个.cpp文件中，再从R脚本文件中，像使用source一样，通过sourceCpp来调用此C++函数。

例如，在R脚本文件中，我们希望调用名叫test.cpp文件中的函数，我们可以采用如下操作：

library(Rcpp)
Sys.setenv("PKG_CXXFLAGS"="-std=c++11")
sourceCpp("test.cpp")

其中第二行的意思是使用C++11的标准来编译文件。

在test.cpp文件中, 头文件使用Rcpp.h，需要输出到R中的函数放置在//[[Rcpp::export]]之后。如果要输出到R中的函数需要调用其他C++函数，可以将这些需要调用的函数放在//[[Rcpp::export]]之前。

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
//[[Rcpp::export]]

为进行代数计算，Rcpp提供了RcppArmadillo和RcppEigen。如果要使用此包，需要在函数文件开头注明依赖关系，例如// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]，并载入相关头文件：

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <RcppArmadillo.h>
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
using namespace arma;
// [[Rcpp::export]]

C++的基本知识可以参见此处。

2. 常用数据类型

关键字	描述
int/double/bool/String/auto	整数型/数值型/布尔值/字符型/自动识别(C++11)
IntegerVector	整型向量
NumericVector	数值型向量(元素的类型为double)
ComplexVector	复数向量 Not Sure
LogicalVector	逻辑型向量； R的逻辑型变量可以取三种值：TRUE, FALSE, NA； 而C++布尔值只有两个,true or false。如果将R的NA转化为C++中的布尔值，则会返回true。
CharacterVector	字符型向量
ExpressionVector	vectors of expression types
RawVector	vectors of type raw
IntegerMatrix	整型矩阵
NumericMatrix	数值型矩阵(元素的类型为double)
LogicalMatrix	逻辑型矩阵
CharacterMatrix	字符矩阵
List aka GenericVector	列表；lists;类似于R中列表，其元素可以使任何数据类型
DataFrame	数据框；data frames；在Rcpp内部，数据框其实是通过列表实现的
Function	函数型
Environment	环境型；可用于引用R环境中的函数、其他R包中的函数、操作R环境中的变量
RObject	可以被R识别的类型

注释：

某些R对象可以通过as<Some_RcppObject>(Some_RObject)转化为转化为Rcpp对象。例如:
在R中拟合一个线性模型（其为List），并将其传入C++函数中

>mod=lm(Y~X);

NumericVector resid = as<NumericVector>(mod["residuals"]);
NumericVector fitted = as<NumericVector>(mod["fitted.values"]);

可以通过as<some_STL_vector>(Some_RcppVector)，将NumericVector转换为std::vector。例如：

std::vector<double> vec;
vec = as<std::vector<double>>(x);

在函数中，可以用wrap()，将std::vector转换为NumericVector。例如：

arma::vec long_vec(16,arma::fill::randn);
vector<double> long_vec2 = conv_to<vector<double>>::from(long_vec);
NumericVector output = wrap(long_vec2);

在函数返回时，可以使用wrap()，将C++ STL类型转化为R可识别类型。示例见后面输入和输出示例部分。

以上数据类型除了Environment之外（Function不确定），大多可直接作为函数返回值，并被自动转化为R对象。

算数和逻辑运算符号+, -, *, /, ++, --, pow(x,p), <, <=, >, >=, ==, !=。逻辑关系符号&&, ||, !。

3. 常用数据类型的建立

//1. Vector
NumericVector V1(n);//创立了一个长度为n的默认初始化的数值型向量V1。
NumericVector V2=NumericVector::create(1, 2, 3); //创立了一个数值型向量V2，并初始化使其含有三个数1，2，3。
LogicalVector V3=LogicalVector::create(true,false,R_NaN);//创立了一个逻辑型变量V3。如果将其转化为R Object，则其含有三个值TRUE, FALSE, NA。
//2. Matrix
NumericMatrix M1(nrow,ncol);//创立了一个nrow*ncol的默认初始化的数值型矩阵。
//3. Multidimensional Array
NumericVector out=NumericVector(Dimension(2,2,3));//创立了一个多维数组。然而我不知道有什么卵用。。
//4. List
NumericMatrix y1(2,2);
NumericVector y2(5);
List L=List::create(Named("y1")=y1,
                    Named("y2")=y2);

//5. DataFrame
NumericVector a=NumericVector::create(1,2,3);
CharacterVector b=CharacterVector::create("a","b","c");
std::vector<std::string> c(3);
c[0]="A";c[1]="B";c[2]="C";
DataFrame DF=DataFrame::create(Named("col1")=a,
                               Named("col2")=b,
                               Named("col3")=c);

4. 常用数据类型元素访问

元素访问	描述
[n]	对于向量类型或者列表，访问第n个元素。对于矩阵类型，首先把矩阵的下一列接到上一列之下，从而构成一个长列向量，并访问第n个元素。不同于R，n从0开始。
(i,j)	对于矩阵类型，访问第(i,j)个元素。不同于R，i和j从0开始。不同于向量，此处用圆括号。
List["name1"]/DataFrame["name2"]	访问List中名为name1的元素/访问DataFrame中，名为name2的列。

5. 成员函数

成员函数	描述
X.size()	返回X的长度；适用于向量或者矩阵，如果是矩阵，则先向量化
X.push_back(a)	将a添加进X的末尾；适用于向量
X.push_front(b)	将b添加进X的开头；适用于向量
X.ncol()	返回X的列数
X.nrow()	返回X的行数

6. 语法糖

6.1 算术和逻辑运算符

+, -, *, /, pow(x,p), <, <=, >, >=, ==, !=, !

以上运算符均可向量化。

6.2. 常用函数

is.na()
Produces a logical sugar expression of the same length. Each element of the result expression evaluates to TRUE if the corresponding input is a missing value, or FALSE otherwise.

seq_len()
seq_len( 10 ) will generate an integer vector from 1 to 10 (Note: not from 0 to 9), which is very useful in conjugation withsapply() and lapply().

pmin(a,b) and pmax(a,b)
a and b are two vectors. pmin()(or pmax()) compares the i <script type="math/tex" id="MathJax-Element-1">i</script>th elements of a and b and return the smaller (larger) one.

ifelse()
ifelse( x > y, x+y, x-y ) means if x>y is true, then do the addition; otherwise do the subtraction.

sapply()
sapply applies a C++ function to each element of the given expression to create a new expression. The type of the resulting expression is deduced by the compiler from the result type of the function.

The function can be a free C++ function such as the overload generated by the template function below:

template <typename T>
T square( const T& x){
    return x * x ;
}
sapply( seq_len(10), square<int> ) ;

Alternatively, the function can be a functor whose type has a nested type called result_type

template <typename T>
struct square : std::unary_function<T,T> {
    T operator()(const T& x){
    return x * x ;
    }
}
sapply( seq_len(10), square<int>() ) ;

lappy()
lapply is similar to sapply except that the result is allways an list expression (an expression of type VECSXP).

sign()

其他函数

• 数学函数: abs(), acos(), asin(), atan(), beta(), ceil(), ceiling(), choose(), cos(), cosh(), digamma(), exp(), expm1(), factorial(), floor(), gamma(), lbeta(), lchoose(), lfactorial(), lgamma(), log(), log10(), log1p(), pentagamma(), psigamma(), round(), signif(), sin(), sinh(), sqrt(), tan(), tanh(), tetragamma(), trigamma(), trunc().
• 汇总函数: mean(), min(), max(), sum(), sd(), and (for vectors) var()
• 返回向量的汇总函数: cumsum(), diff(), pmin(), and pmax()
• 查找函数: match(), self_match(), which_max(), which_min()
• 重复值处理函数: duplicated(), unique()

7. STL

Rcpp可以使用C++的标准模板库STL中的数据结构和算法。Rcpp也可以使用Boost中的数据结构和算法。

7.1. 迭代器

此处仅仅以一个例子代替，详细参见C++ Primer，或者此处。

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
double sum3(NumericVector x) {
  double total = 0;
  NumericVector::iterator it;
  for(it = x.begin(); it != x.end(); ++it) {
    total += *it;
  }
  return total;
}

7.2. 算法

头文件<algorithm>中提供了许多的算法（可以和迭代器共用），具体可以参见此处。

For example, we could write a basic Rcpp version of findInterval() that takes two arguments a vector of values and a vector of breaks, and locates the bin that each x falls into.

#include <algorithm>
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
IntegerVector findInterval2(NumericVector x, NumericVector breaks) {
  IntegerVector out(x.size());
  NumericVector::iterator it, pos;
  IntegerVector::iterator out_it;
  for(it = x.begin(), out_it = out.begin(); it != x.end();
      ++it, ++out_it) {
    pos = std::upper_bound(breaks.begin(), breaks.end(), *it);
    *out_it = std::distance(breaks.begin(), pos);
  }
  return out;
}

7.3. 数据结构

STL所提供的数据结构也是可以使用的，Rcpp知道如何将STL的数据结构转换成R的数据结构，所以可以从函数中直接返回他们，而不需要自己进行转换。
具体请参考此处。

7.3.1. Vectors

详细信息请参见处此

创建
vector<int>, vector<bool>, vector<double>, vector<String>

元素访问
利用标准的[]符号访问元素

元素增加
利用.push_back()增加元素。

存储空间分配
如果事先知道向量长度，可用.reserve()分配足够的存储空间。

例子：

 The following code implements run length encoding (rle()). It produces two vectors of output: a vector of values, and a vector lengths giving how many times each element is repeated. It works by looping through the input vector x comparing each value to the previous: if it's the same, then it increments the last value in lengths; if it's different, it adds the value to the end of values, and sets the corresponding length to 1.

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
List rleC(NumericVector x) {
  std::vector<int> lengths;
  std::vector<double> values;

  // Initialise first value
  int i = 0;
  double prev = x[0];
  values.push_back(prev);
  lengths.push_back(1);

  NumericVector::iterator it;
  for(it = x.begin() + 1; it != x.end(); ++it) {
    if (prev == *it) {
      lengths[i]++;
    } else {
      values.push_back(*it);
      lengths.push_back(1);

      i++;
      prev = *it;
    }
  }
  return List::create(
    _["lengths"] = lengths,
    _["values"] = values
  );
}

7.3.2. Sets

参见链接1，链接2和链接3。

STL中的集合std::set不允许元素重复，而std::multiset允许元素重复。集合对于检测重复和确定不重复的元素具有重要意义((like unique, duplicated, or in))。

Ordered set: std::set和std::multiset。

Unordered set: std::unordered_set
一般而言unordered set比较快，因为它们使用的是hash table而不是tree的方法。
unordered_set<int>, unordered_set<bool>, etc

7.3.3. Maps

与table()和match()关系密切。

Ordered map: std::map

Unordered map: std::unordered_map

Since maps have a value and a key, you need to specify both types when initialising a map:

 map<double, int>,  unordered_map<int, double>.

8. 与R环境的互动

通过EnvironmentRcpp可以获取当前R全局环境(Global Environment)中的变量和载入的函数，并可以对全局环境中的变量进行修改。我们也可以通过Environment获取其他R包中的函数，并在Rcpp中使用。

获取其他R包中的函数

Rcpp::Environment stats("package:stats");
Rcpp::Function rnorm = stats["rnorm"];
return rnorm(10, Rcpp::Named("sd", 100.0));

获取R全局环境中的变量并进行更改
假设R全局环境中有一个向量x=c(1,2,3)，我们希望在Rcpp中改变它的值。

Rcpp::Environment global = Rcpp::Environment::global_env();//获取全局环境并赋值给Environment型变量global
Rcpp::NumericVector tmp = global["x"];//获取x
tmp=pow(tmp,2);//平方
global["x"]=tmp;//将新的值赋予到全局环境中的x

获取R全局环境中的载入的函数
假设全局环境中有R函数funR，其定义为：

x=c(1,2,3);
funR<-function(x){
  return (-x);
}

并有R变量x=c(1,2,3)。我们希望在Rcpp中调用此函数并应用在向量x上。

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
NumericVector funC() {
  Rcpp::Environment global =
    Rcpp::Environment::global_env();
  Rcpp::Function funRinC = global["funR"];
  Rcpp::NumericVector tmp = global["x"];
  return funRinC(tmp);
}

9. 用Rcpp创建R包

见此文

Rcpp和RcppArmadillo创建R语言包的实现方式

10. 输入和输出示例

如何传递数组

如果要传递高维数组，可以将其存为向量，并附上维数信息。有两种方式：

通过.attr("dim")设置维数

NumericVector可以包含维数信息。数组可以用过NumericVector输出到R中。此NumericVector可以通过.attr(“dim”)设置其维数信息。

// Dimension最多设置三个维数
output.attr("dim") = Dimension(3,4,2);
// 可以给.attr(“dim”)赋予一个向量，则可以设置超过三个维数
NumericVector dim = NumericVector::create(2,2,2,2);
output.attr("dim") = dim;

示例：

// 返回一个3*3*2数组
RObject func(){
  arma::vec long_vec(18,arma::fill::randn);
  vector<double> long_vec2 = conv_to<vector<double>>::from(long_vec);
  NumericVector output = wrap(long_vec2);
  output.attr("dim")=Dimension(3,3,2);
  return wrap(output);
}

// 返回一个2*2*2*2数组
// 注意con_to<>::from()
RObject func(){
  arma::vec long_vec(16,arma::fill::randn);
  vector<double> long_vec2 = conv_to<vector<double>>::from(long_vec);
  NumericVector output = wrap(long_vec2);
  NumericVector dim = NumericVector::create(2,2,2,2);
  output.attr("dim")=dim;
  return wrap(output);
}

另外建立一个向量存维数，在R中再通过.attr("dim")设置维数

函数返回一维STL vector

自动转化为R中的向量

vector<double> func(NumericVector x){
  vector<double> vec;
  vec = as<vector<double>>(x);
  return vec;
}
NumericVector func(NumericVector x){
  vector<double> vec;
  vec = as<vector<double>>(x);
  return wrap(vec);
}
RObject func(NumericVector x){
  vector<double> vec;
  vec = as<vector<double>>(x);
  return wrap(vec);
}

函数返回二维STL vector

自动转化为R中的list，list中的每个元素是一个vector。

vector<vector<double>> func(NumericVector x) {
  vector<vector<double>> mat;
  for (int i=0;i!=3;++i){
    mat.push_back(as<vector<double>>(x));
  }
  return mat;
}
RObject func(NumericVector x) {
  vector<vector<double>> mat;
  for (int i=0;i!=3;++i){
    mat.push_back(as<vector<double> >(x));
  }
  return wrap(mat);
}

返回Armadillo matrix, Cube 或 field

自动转化为R中的matrix

NumericMatrix func(){
  arma::mat A(3,4,arma::fill::randu);
  return wrap(A);
}
arma::mat func(){
  arma::mat A(3,4,arma::fill::randu);
  return A;
}

自动转化为R中的三维array

arma::cube func(){
  arma::cube A(3,4,5,arma::fill::randu);
  return A;
}
RObject func(){
  arma::cube A(3,4,5,arma::fill::randu);
  return wrap(A);
}

自动转化为R list，每个元素存储一个R向量，但此向量有维数信息（通过.Internal(inspect())查询）。

RObject func() {
  arma::cube A(3,4,2,arma::fill::randu);
  arma::cube B(3,4,2,arma::fill::randu);
  arma::field <arma::cube> F(2,1);
  F(0)=A;
  F(1)=B;
  return wrap(F);
}

参考文献：

Eddelbuettel, D. (2013). Seamless R and C++ Integration with Rcpp. Springer Publishing Company, Incorporated. ·

Allaire, J.J. (2016). Rcpp Attributes.

Eddelbuettel, D. (2016). Rcpp syntactic sugar.

http://adv-r.had.co.nz/Rcpp.html

http://www.rcpp.org/

http://blog.csdn.net/a358463121

http://www.runoob.com/cplusplus/cpp-operators.html

如需引用，请注明出处。

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原文链接：https://blog.csdn.net/iamsuperman2/article/details/73251928