Rでの関数実行時間の測定

Rで関数の実行時間を測定する標準化された方法はありますか？

明らかにsystem.time、実行の前後を取り、それらの違いを取ることができますが、いくつかの標準化された方法または機能（ホイールを発明したくない）があるかどうかを知りたいです。

以前に以下のようなものを使用したことを覚えているようです：

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

これを行う別の可能な方法は、Sys.time（）を使用することです。

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

上記のアンサーと比較して、最もエレガントな方法ではありませんが、間違いなくそれを行う方法です。

組み込み関数system.time()がそれを行います。

次のように使用： system.time(result <- myfunction(with, arguments))

アンドリーが言ったように、system.time()うまく働きます。短い関数のためにreplicate()、私はそれを入れることを好みます：

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

実行時間を測定するもう少し良い方法は、rbenchmarkを使用することですパッケージ。このパッケージを使用すると、（簡単に）テストを複製する回数を指定でき、相対ベンチマークが必要になります。

stats.stackexchangeで関連する質問も参照してください。

microbenchmark 軽量（〜50kB）パッケージであり、Rで複数の式と関数をベンチマークするための標準的な方法です。

microbenchmark(myfunction(with,arguments))

例えば：

> 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

ここでは、両方の式が10000回評価され、平均実行時間は約25〜30 nsでした。

もあります proc.time()

と同じように使用できますが、とSys.time同様の結果が得られsystem.timeます。

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

使用の主な違い

system.time({ #your function here })

proc.time()時間を測定するだけでなく、メソッドが関数を実行することです...ところで、私system.timeは{}内部で使用したいので、一連のものを置くことができます...

「tictoc」パッケージは、実行時間を測定する非常に簡単な方法を提供します。ドキュメントは次の場所にあります：https : //cran.fhcrc.org/web/packages/tictoc/tictoc.pdf。

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

経過時間を変数に保存するには、次のようにします。

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

他の解決策は単一の機能に役立ちますが、より一般的で効果的な次のコードをお勧めします。

Rprof(tf <- "log.log", memory.profiling = TRUE)
# the code you want to profile must be in between
Rprof (NULL) ; print(summaryRprof(tf))

これを行うもう1つの単純ですが非常に強力な方法は、パッケージを使用することprofvisです。これは、コードの実行時間を測定するだけでなく、実行する各関数のドリルダウンを提供します。シャイニーにも使用できます。

library(profvis)

profvis({
  #your code here
})

クリックしてここにいくつかの例のために。

あなたは、MATLABスタイルを使用することができますtic- tocの機能を、ご希望の場合。この他のSOの質問を参照してください

Rのストップウォッチ機能