小编Jam*_*ran的帖子

我正在尝试使用 Rcpp 进行一些重要性采样。一个关键的步骤是取重要性权重的平均值（在这个问题中）。我的程序同时对多个自变量进行重要性采样，因此代码使用矩阵而不是向量。下面是一个最小的可重现示例，它是应该发生的事情的理想化版本：

library(Rcpp)

cppFunction('
NumericVector test(){
  NumericMatrix Numerator(100, 10);
  NumericMatrix Denominator(100, 10);

  for(int i = 0; i < 100; i++){
    Numerator(i,_) = log(runif(10));
    Denominator(i,_) = log(runif(10));
  }

  return colMeans(exp(Numerator - Denominator));
}
            ')

test()

我收到这个我不明白的错误：

file17dd7b43bf04.cpp:16:10: error: no matching function for call to 'colMeans'
  return colMeans(exp(Numerator - Denominator));
         ^~~~~~~~
/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/library/Rcpp/include/Rcpp/sugar/functions/rowSums.h:951:1: note: candidate template ignored: could not match 'MatrixBase' against 'Vectorized'
colMeans(const MatrixBase<RTYPE, NA, T>& x, bool na_rm = false) {
^

从表面上看，编译器似乎试图告诉我它不知道函数colMeans是什么，但是 a) 我知道这至少包含在 Rcpp 1.0.3 及更高版本的语法糖中，并且 …

我的包中有一个Rcpp模块,它暴露了类,暴露了许多方法.是否可以使用roxygen2记录方法(在C++方面)？我的模块看起来像这样:

RCPP_MODULE(BayesFst) {
using namespace Rcpp;

class_<BayesFst>( "BayesFst")
.default_constructor("Standard constructor")
.method("printData", &BayesFst::printData)
.method("printCounts", &BayesFst::printCounts)
.method("printInitialPvals", &BayesFst::printInitialPvals)
.method("printFstSummary", &BayesFst::printFstSummary)
.method("run", &BayesFst::run)
.method("setData", &BayesFst::setData)
.method("setPriorParameters", &BayesFst::setPriorParameters)
.method("setRunParameters", &BayesFst::setRunParameters)
.method("ldiriTest", &BayesFst::ldiriTest)
.property("interaction", &BayesFst::getInteraction, &BayesFst::setInteraction)
;

}

我想理想地记录所有这些方法.一个简单的想法是隐藏包装函数后面的类,然后从R包装器函数中调用方法,但这对我来说感觉有点不合适.

我已经尝试将roxygen注释行添加到函数中,但是因为它们没有以相同的方式导出,所以文档似乎没有被提取.

我有一个名为multicool的R包，它可以处理多集的排列。当前，在内部，存在一个C ++类，对initMC的调用将创建一个类Multicool的新对象，该对象可以完成我需要它执行的所有操作。但是，没有简单的方法来释放分配给该对象的内存。对于简单的使用来说并不重要，但是我有一个应用程序可能会调用数十万次。

我认为解决方案是使用Rcpp模块将类公开给R。但是，我尝试按照说明进行操作，但出现错误：

错误：找不到对象“ mcModule”

最初-我只想公开该对象及其构造函数。这是我的班级定义

#include <Rcpp.h>

using namespace Rcpp;
using namespace std;

class Multicool{
  struct list_el {
    int v;
    struct list_el * n;
  };
  typedef struct list_el item;

  item *h;
  item *t;
  item *i;

  int *m_pnInitialState; 
  int *m_pnCurrState;
  int m_nLength;
  bool m_bFirst;

  public:
   // constructor
  Multicool(IntegerVector x){
    int nx = (int)x.size();
  }
};

然后我导出类和构造函数

RCPP_MODULE(mcModule){
  using namespace Rcpp;

  class_<Multicool>("Multicool")

  .constructor<IntegerVector>()
  ;
}

我加了线

import(Rcpp)

到我的NAMESPACE文件

我已经添加了

RcppModules: mcModule

到我的DESCRIPTION文件

并且我在.onLoad函数中添加了对loadRcppModules的调用

.onLoad <- function(libname, pkgname) {
  loadRcppModules()
}

所有这些都可以编译，并且程序包的构建没有任何抱怨。但是当我创建一个新的Multicool对象时，出现了上述错误 …

例如，我感兴趣的是用从每行中减去行最小值的列替换（几乎）所有data.frame列tibble。例如，如果X是一个数值矩阵，那么在基本 RI 中会写：

X = sweep(X, 1, apply(X, 1, min))

我当前使用我拥有的数据执行此操作的函数（我将立即解释格式）将数字列拉出到矩阵中，进行扫描，然后cbind将转换后的数据和非数字数据再次组合在一起。那是：

subtractMin = function(data){
  X = data %>% 
    select(starts_with("X")) %>% 
    as.matrix()

  X = sweep(X, 1, apply(X, 1, min))

  labels = data %>% 
    select(-starts_with("X"))

  return(cbind(labels, X))
}

我觉得这效率很低，必须有一种更聪明的方法。

我认为了解上下文并不重要，但我的数据有 77 行和 1133 列。其中四列包含标签信息，其余 1129 列包含每次观察的数值测量值（如果您关心的话，它们是光谱）。数值变量的数量如此之多，以至于单个mutate变量并不是前进的道路。同样 - 您仍然需要知道行最小值才能对每行进行标准化。

我被要求添加一些数据。原始数据有1000多列，所以我将提供一个较小的数据集

> x.df
      nm X1799.38928 X1798.01526 X1796.64124 source color rep
1 s001c1   13901.944   13889.056   13883.334     01     c   1
2 s001c2   17293.586   17279.375 …