如何使用Rcpp將R對象傳遞給C ++？

Question

如何使用Rcpp將R對象傳遞給C ++？

嘿，我是Rcpp的新手，並且遇到以下問題（這可能很簡單，但我無法弄清楚）。 我首先在R中創建一個列表，向量和一個數據框。我想將這些R對象傳遞給C ++來修改列表，然后將修改后的列表再次返回給R進行進一步分析。

我在Rstudio中制作了一個cpp文件的示例：

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

/*** R
mylist <- list(mat1 = data.frame(Col1 = c('id1','id2','id3'), Col2 = c(5,6,7), Col3 = as.factor(c('blue','green','black'))),
               mat2 = data.frame(Col1 = c('id1','id2','id3'), Col2 = c(5,6,7), Col3 = as.factor(c('blue','green','black'))),
               mat3 = data.frame(Col1 = c('id1','id2','id3'), Col2 = c(5,6,7), Col3 = as.factor(c('blue','green','black'))),
               mat4 = data.frame(Col1 = c('id1','id2','id3'), Col2 = c(5,6,7), Col3 = as.factor(c('blue','green','black'))))
myvector1 <- c(seq(8,10,1))
myvector2 <- c(seq(101,103,1))

mydataframe <- data.frame(Col1 = c('id3','id4','id5'), Col2 = seq(21,23,1), Col3 = as.factor(c('blue','green','black')))
*/


// [[Rcpp::export]]

// Some code modifying mylist with myvector1, myvector2 and mydataframe and returning the modified list again to R
// Let's say Col2 of mat1 of mylist shall be multiplied with myvector1 and Col 2 of mat2 with myvector2. 
// Col2 of mat4 shall be divided by Col2 of mydataframe
// And then the modified mylist should be returned
}

/*** R
# Some analysis with the new modified list generated in the C++ code
summary(mylist$mat2$Col2)
*/

如何使這樣的操作正常工作（實際上，我的列表要大得多）？ 還是將Rscript與cxxfunction函數一起使用會更好？ 謝謝您的幫助！

Answer 1

看來您的問題是如何使用Rcpp 實際上結合R和C ++。 我看到幾種方法。 選擇哪種代碼取決於代碼量，您進行相似分析的頻率，將來再次需要進行此特定分析的可能性等。最好自己嘗試一下，以便您可以何時選擇自己的啟發式方法。

單文件

C ++加R

如果C ++比R多，那么使用一個帶有特殊R注釋的cpp會很有用。 總體結構：

#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::export]]
void foo(Rcpp::List l, Rcpp::NumericVector v1, Rcpp::NumericVector v2, Rcpp::DataFrame df) {
    Rcpp::List mat2 = l["mat2"];
    Rcpp::NumericVector Col2 = mat2["Col2"];
    Col2(0) = 10;
}

/*** R
mylist <- list(mat1 = data.frame(Col1 = c('id1','id2','id3'), Col2 = c(5,6,7), Col3 = as.factor(c('blue','green','black'))),
               mat2 = data.frame(Col1 = c('id1','id2','id3'), Col2 = c(5,6,7), Col3 = as.factor(c('blue','green','black'))),
               mat3 = data.frame(Col1 = c('id1','id2','id3'), Col2 = c(5,6,7), Col3 = as.factor(c('blue','green','black'))),
               mat4 = data.frame(Col1 = c('id1','id2','id3'), Col2 = c(5,6,7), Col3 = as.factor(c('blue','green','black'))))
myvector1 <- c(seq(8,10,1))
myvector2 <- c(seq(101,103,1))

mydataframe <- data.frame(Col1 = c('id3','id4','id5'), Col2 = seq(21,23,1), Col3 = as.factor(c('blue','green','black')))

foo(mylist, myvector1, myvector2, mydataframe)

summary(mylist$mat2$Col2)
*/

這與您所擁有的類似，但只有一個R注釋。 您需要調用Rcpp::sourceCpp("<file>")進行編譯並執行R注釋中的代碼。 在RStudio中，您可以使用“源”。

請注意，在上面的示例中，列表是通過引用更改的，這很危險，因為R遵循寫策略的副本。 對於大型列表，這當然很昂貴，這可能就是您正在尋找C ++解決方案的原因。

R加C ++

如果只有很少的C ++代碼，則可以使用Rcpp:cppFunction("<C++ code>") 。 我不會再使用inline::cxxfunction了。 我很少使用這種方法，因為沒有編輯器支持C ++代碼。

R Markdown

R Markdown允許您使用r和rcpp塊以相等的基礎組合R和C ++。 如果要向分析添加一些散文，這將非常有用。 在RStudio中，您將獲得對兩種類型的塊的編輯器支持。 但是，有時來自C ++編譯器的錯誤消息會被弄亂，使它們更加難以解釋。

多個文件

項目

如果增加代碼量或輸入數據文件，則可以考慮某種項目結構，例如，數據文件的目錄data ， R和src ，具有函數定義的R腳本和C ++文件。 然后，驅動程序文件（R或RMD）將加載數據， source將R腳本和sourceCpp執行實際分析前的C ++文件。

R包

一旦使用了項目結構，您還可以打包。 僅需很少的額外工作，您就會獲得以下幾個優點：

• C ++代碼只需要編譯一次
• R函數立即進行字節編譯
• C ++函數可以輕松地與並行處理一起使用
• 清除結構以集成文檔和測試
• ...

請注意，您可以從一個空包和一個Rmd文件開始。 一開始，您僅使用Rmd文件。 您可以不時地重構代碼，以將部分功能作為R或C ++函數移動到程序包中。