R语言 如何测量函数的执行时间

在这篇文章中，我们将学习如何在R编程语言中测量一个函数的执行或运行时间。

方法1：使用Sys.time

为此，首先创建一个运行特定时间的样本函数。为了做到这一点，将持续时间传递给Sys.sleep()函数。

语法

startTime <- Sys.time( )

func()

endTime <- Sys.time( )

在变量 startTime 中存储/记录执行前的时间，然后在函数执行后，将时间存储在 endTime 变量中。为了获得 系统的当前时间，我们使用了 Sys.time() 函数，它不接受任何参数。

然后我们计算执行后的时间与执行前的时间之差，这就得到了函数的执行时间（运行时间）。

例子

# sample func, whose exec time will be measured
sleep_func <- function() { Sys.sleep(5) } 
startTime <- Sys.time()
  
sleep_func()
endTime <- Sys.time()
  
# prints recorded time
print(endTime - startTime)

输出

时间差为5.005118秒

方法2：使用system.time()

首先，创建一个运行特定时间的样本函数。 然后从system.time( {}的参数中调用 sleep_func ，这就测量并返回我们 sleep_func() 的执行时间。

system.time({}) 是一个简单的函数，它接收任何R表达式或代码或函数作为参数，并返回其执行时间。

注意： R表达式在作为参数传递之前，必须用 ” { }括号 ” 。

语法： system.time({ R-expression })

参数。

R-expression： 任何需要测量其执行时间的R表达式。

例子

# sample func, whose exec time will be measured
sleep_func <- function() { Sys.sleep(5) } 
  
system.time({sleep_func()})

输出

用户系统用时

0.000 0.000 5.005

方法3：使用tictoc库

我们必须首先安装并导入名为 “tictoc “的库。然后，我们定义我们的样本函数，运行一些特定的时间。调用 tic （）函数，然后放置任何R表达式或代码或 函数（）， 然后用 toc （）函数调用结束。它将打印 sleep_func() 的执行时间 。 tic()函数 启动定时器， toc()函数 结束定时器，无论这些函数调用之间放置什么代码，经过的时间都会被测量。

例子

library(tictoc)
  
sleep_func <- function() { Sys.sleep(5) }
  
tic()
sleep_func()
toc()

输出

耗时5.025秒

方法4：使用microbenchmark库

我们必须首先安装并导入名为 “microbenchmark “的库，并创建一个样本函数，使其在特定的时间内工作。

语法： microbenchmark( func() )

参数： 任何R表达式或函数

将sleep_func()作为参数传入 microbenchmark() 函数中。它将打印sleep_func()函数的基准分数。它首先打印所使用的单位，然后打印所有细节，如最小时间、最大时间、平均值、中位数等。在我们的例子中，单位是毫秒。

R编程语言中的 microbenchmark() 函数为精确测量和比较R表达式的执行时间提供了基础设施。这个函数经常作为 system.time() 方法的替代品，我们在 Method 2 ，因为它提供了更准确的结果。

例子

library(microbenchmark)
  
sleep_func <- function() { Sys.sleep(0.5) }
  
microbenchmark(sleep_func())

输出

单位：ms

expr min lq mean median uq max neval

sleep_func() 500.1297 500.5133 500.9525 500.9391 501.0605 506.7048 100

方法5：使用rbenchmark库

首先，安装并导入名为 “rbenchmark “的库。

语法 ： benchmark( func() )

参数 ：任何R表达式或函数

将sleep_func()作为参数传入benchmark()函数中。它将打印sleep_func()函数的基准分数。

例子

library(rbenchmark)
  
sleep_func <- function() { Sys.sleep(0.5) }
  
benchmark(sleep_func())

输出

测试复制的时间相对于user.self sys.self user.child sys.child

1 sleep_func() 100 50.08 1 0.02 0 NA NA