Rのタイミング関数[終了]

1. 関数の実行を繰り返すのにかかる時間を測定したいと思います。あるreplicate()と同等のループに使用して？例えば：

   system.time(replicate(1000, f()));
   system.time(for(i in 1:1000){f()});

   どちらが好ましい方法です。

2. の出力でsystem.time()はsys+user、プログラムを実行するための実際のCPU時間ですか？あるelapsed番組の時間性能の良い測定？

プログラムの効果的なタイミング、特に代替ソリューションの比較に関心がある場合、コントロールが必要です！良い方法は、計時しているプロシージャを関数に入れることです。タイミングループ内で関数を呼び出します。基本的に、関数からすべてのコードを取り除き、そこから戻るだけで、スタブプロシージャを記述します（ただし、すべての引数は残します）。スタブをタイミングループに入れてリタイムします。これは、タイミングに関連するすべてのオーバーヘッドを測定します。手順時間からスタブ時間を減算してネットを取得します。これは、実際に必要な時間の正確な測定値である必要があります。

最近のほとんどのシステムは、永久に中断される可能性があるため、複数のタイミングを実行して変動をチェックすることが重要です。秒の長い実行を1回実行する代わりに、それぞれ約N / m秒のm回の実行を実行します。これをダブルループで一度に実行すると便利です。処理が簡単であるだけでなく、各時系列に少し負の相関関係が導入され、実際に推定値が改善されます。$N$$m$$N/m$

これらの実験的設計の基本原則を使用することにより、コードのデプロイ方法による違い（forループとreplicate（）の違いなど）を本質的に制御できます。それはあなたの問題を解決します。

あなたの2つの点について：

1. 文体的です。replicate()機能しているので気に入っています。
2. 私はelapsed、3番目の数値に注目する傾向があります。

私がよくやることは

N <- someNumber
mean(replicate( N, system.time( f(...) )[3], trimmed=0.05) )

呼び出しのN回の繰り返しの90％のトリム平均を取得しf()ます。

（編集、思考をとってくれたHadleyに感謝します。）

によって返されるタイムステップで時間を計測することもできSys.timeます。これはもちろんウォールタイムを測定するため、リアルタイムの計算時間です。サンプルコード：

Sys.time()->start;
replicate(N,doMeasuredComputation());
print(Sys.time()-start);

どのタイミングメトリックを使用するかについては、他のレスポンダーに追加できません。

使用する機能に関しては、rbenchmarkパッケージの？benchmarkを使用するのが好きです。

彼らは異なることをします。あなたがしたいことを時間を計ってください。replicate（）は、関数の各実行の結果のベクトルを返します。forループにはありません。したがって、これらは同等のステートメントではありません。

さらに、あなたが何かをしたいいくつかの方法を時間します。次に、最も効率的な方法を見つけることができます。