したがって、私たちはすべてのRの新規ユーザーに「applyベクトル化されていません。パトリックバーンズRインフェルノサークル4をチェックしてください」と言っています（引用します）。
一般的な反射は、適用ファミリーで関数を使用することです。これは ベクトル化ではなく、ループ非表示です。apply関数の定義にはforループがあります。lapply関数はループを埋めますが、実行時間は明示的なforループとほぼ同じになる傾向があります。
実際、applyソースコードをざっと見てみると、ループがわかります。
grep("for", capture.output(getAnywhere("apply")), value = TRUE)
## [1] " for (i in 1L:d2) {" " else for (i in 1L:d2) {"これまでのところ、わかりましたが、見てみるとlapply、vapply実際にはまったく異なる画像が表示されます。
lapply
## function (X, FUN, ...)
## {
## FUN <- match.fun(FUN)
## if (!is.vector(X) || is.object(X))
## X <- as.list(X)
## .Internal(lapply(X, FUN))
## }
## <bytecode: 0x000000000284b618>
## <environment: namespace:base>したがって、明らかにそこにfor隠れているR ループはなく、内部Cで作成された関数を呼び出しています。
さらに、colMeansベクトル化されていないと非難されたことのない関数を例にとってみましょう。
colMeans
# function (x, na.rm = FALSE, dims = 1L)
# {
# if (is.data.frame(x))
# x <- as.matrix(x)
# if (!is.array(x) || length(dn <- dim(x)) < 2L)
# stop("'x' must be an array of at least two dimensions")
# if (dims < 1L || dims > length(dn) - 1L)
# stop("invalid 'dims'")
# n <- prod(dn[1L:dims])
# dn <- dn[-(1L:dims)]
# z <- if (is.complex(x))
# .Internal(colMeans(Re(x), n, prod(dn), na.rm)) + (0+1i) *
# .Internal(colMeans(Im(x), n, prod(dn), na.rm))
# else .Internal(colMeans(x, n, prod(dn), na.rm))
# if (length(dn) > 1L) {
# dim(z) <- dn
# dimnames(z) <- dimnames(x)[-(1L:dims)]
# }
# else names(z) <- dimnames(x)[[dims + 1]]
# z
# }
# <bytecode: 0x0000000008f89d20>
# <environment: namespace:base>えっ？それ.Internal(colMeans(...は、うさぎの穴からも見つかるだけです。それで、これはどう違うの.Internal(lapply(..ですか？
実際には迅速なベンチマークは、ことを明らかにsapplyより行いは悪くないcolMeansし、はるかに優れたよりfor大きなデータセットに対するループ
m <- as.data.frame(matrix(1:1e7, ncol = 1e5))
system.time(colMeans(m))
# user system elapsed
# 1.69 0.03 1.73
system.time(sapply(m, mean))
# user system elapsed
# 1.50 0.03 1.60
system.time(apply(m, 2, mean))
# user system elapsed
# 3.84 0.03 3.90
system.time(for(i in 1:ncol(m)) mean(m[, i]))
# user system elapsed
# 13.78 0.01 13.93 言い換えれば、それはと言うことは正しいことlapplyとvapply 、実際にベクトル化されている（比較にapplyなるforも呼び出すことループlapply）とパトリック・バーンズが本当に言って何を意味するのですか？
すばらしい質問です。基礎となるコードをチェックしていただきありがとうございます。最近変更されたかどうかを確認していましたが、バージョン2.13.0以降のRリリースノートではこれについて何もありません。
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ilir 2015年
パフォーマンスは、プラットフォームと使用されるCコンパイラおよびリンカーフラグの両方にどの程度依存しますか？
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smci 2015年
@DavidArenburg実際、明確に定義されているとは思いません。少なくとも私は正規の参照を知りません。言語の定義では「ベクトル化された」操作について言及していますが、ベクトル化については定義していません。
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Roland
非常に関連している：Rの適用ファミリーは構文糖よりも多いですか？（そして、これらの回答と同様に、良い読み物でもあります。）
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グレゴールトーマス
*apply関数はR関数を繰り返し呼び出し、これによりループが発生します。の優れたパフォーマンスについてsapply(m, mean)：おそらく、Cコードlapplyはメソッドを1回だけディスパッチしてから、そのメソッドを繰り返し呼び出しますか？mean.defaultかなり最適化されています。