Uma Introdu¸c˜ao ao Rcpp 5

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Uma Introdu¸c˜ ao ao Rcpp

5 º Encontro da P´ os-Gradua¸c˜ ao em Estat´ıstica do IME - USP

Jos´ e Augusto Sartori Junior

Instituto de Matem´atica e Estat´ıstica Universidade de S˜ao Paulo

19 de Novembro de 2021

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Overview

1. Introdu¸c˜ ao e C++

2. Estruturas de Dados e Exemplo

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Introdu¸c˜ ao

R ´ e uma linguagem maravilhosa para lidar com dados:

m y d a t a < - r e a d . t a b l e ()

fit < - lm ( y ~ x , d a t a = m y d a t a ) p l o t ( fit )

Com seus pacotes ent˜ ao...

r e a d _ c s v () % >% f i l t e r () % >% g r o u p _ b y () % >% s u m m a r i s e () % >% g g p l o t () + g e o m _ c o l ()

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Introdu¸c˜ ao

R ´ e uma linguagem maravilhosa para lidar com dados:

Com seus pacotes ent˜ ao...

r e a d _ c s v () % >%

f i l t e r () % >%

g r o u p _ b y () % >%

s u m m a r i s e () % >%

g g p l o t () + g e o m _ c o l ()

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Introdu¸c˜ ao

Tamb´ em ´ e muito boa para escrever prot´ otipos de c´ odigo:

• alto n´ıvel

• interpretada

• tipagem dinˆ amica

Benef´ıcios adicionais: a comunidade e o RStudio!

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Introdu¸c˜ ao

Tamb´ em ´ e muito boa para escrever prot´ otipos de c´ odigo:

• alto n´ıvel

• interpretada

• tipagem dinˆ amica

Benef´ıcios adicionais: a comunidade e o RStudio!

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Introdu¸c˜ ao

R ´ e um programa escrito em C que incorpora bibliotecas super otimizadas do Fortran.

Est´ a fadado a ser mais lento que C ou Fortran (ou C++ ou Assembly ou...) O que importa mais, velocidade de execu¸ c˜ ao ou velocidade de implementa¸ c˜ ao? Depende! Vocˆ e usaria R se o c´ odigo abaixo:

• demorasse 3 horas para rodar...

• mas fosse seu e estivesse em fase de testes?

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Introdu¸c˜ ao

R ´ e um programa escrito em C que incorpora bibliotecas super otimizadas do Fortran.

Est´ a fadado a ser mais lento que C ou Fortran (ou C++ ou Assembly ou...)

O que importa mais, velocidade de execu¸ c˜ ao ou velocidade de implementa¸ c˜ ao? Depende! Vocˆ e usaria R se o c´ odigo abaixo:

• demorasse 3 horas para rodar...

• mas fosse seu e estivesse em fase de testes?

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Introdu¸c˜ ao

R ´ e um programa escrito em C que incorpora bibliotecas super otimizadas do Fortran.

Est´ a fadado a ser mais lento que C ou Fortran (ou C++ ou Assembly ou...) O que importa mais, velocidade de execu¸ c˜ ao ou velocidade de implementa¸ c˜ ao?

Depende! Vocˆ e usaria R se o c´ odigo abaixo:

• demorasse 3 horas para rodar...

• mas fosse seu e estivesse em fase de testes?

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Introdu¸c˜ ao

R ´ e um programa escrito em C que incorpora bibliotecas super otimizadas do Fortran.

Est´ a fadado a ser mais lento que C ou Fortran (ou C++ ou Assembly ou...) O que importa mais, velocidade de execu¸ c˜ ao ou velocidade de implementa¸ c˜ ao?

Depende! Vocˆ e usaria R se o c´ odigo abaixo:

• demorasse 3 horas para rodar...

• mas fosse seu e estivesse em fase de testes?

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Rcpp

Pacote do R que permite f´ acil integra¸ c˜ ao de c´ odigos escritos em C++.

N˜ ao seria mais f´ acil integrar com C ou Fortran mesmo?

. C ()

. F o r t r a n () . C a l l ()

Muito do C que importa para n´ os ´ e entendido pelo compilador do C++.

C++ vivenciou uma renascen¸ ca com o padr˜ ao C++11.

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Rcpp

Pacote do R que permite f´ acil integra¸ c˜ ao de c´ odigos escritos em C++.

N˜ ao seria mais f´ acil integrar com C ou Fortran mesmo?

. C ()

. F o r t r a n () . C a l l ()

Muito do C que importa para n´ os ´ e entendido pelo compilador do C++.

C++ vivenciou uma renascen¸ ca com o padr˜ ao C++11.

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Rcpp

Pacote do R que permite f´ acil integra¸ c˜ ao de c´ odigos escritos em C++.

N˜ ao seria mais f´ acil integrar com C ou Fortran mesmo?

. C ()

. F o r t r a n () . C a l l ()

Muito do C que importa para n´ os ´ e entendido pelo compilador do C++.

C++ vivenciou uma renascen¸ ca com o padr˜ ao C++11.

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Rcpp

Pacote do R que permite f´ acil integra¸ c˜ ao de c´ odigos escritos em C++.

N˜ ao seria mais f´ acil integrar com C ou Fortran mesmo?

. C ()

. F o r t r a n () . C a l l ()

Muito do C que importa para n´ os ´ e entendido pelo compilador do C++.

C++ vivenciou uma renascen¸ ca com o padr˜ ao C++11.

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Rcpp

Pacote do R que permite f´ acil integra¸ c˜ ao de c´ odigos escritos em C++.

N˜ ao seria mais f´ acil integrar com C ou Fortran mesmo?

. C ()

. F o r t r a n () . C a l l ()

Muito do C que importa para n´ os ´ e entendido pelo compilador do C++.

C++ vivenciou uma renascen¸ ca com o padr˜ ao C++11.

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Instala¸c˜ ao

• Linux

i n s t a l l . p a c k a g e s (" R c p p ")

• Windows

# B a i x e e i n s t a l e R t o o l s

# h t t p s :// c r a n . r - p r o j e c t . org / bin / w i n d o w s / R t o o l s / i n d e x . h t m l i n s t a l l . p a c k a g e s (" R c p p ")

• Mac

# I n s t a l e X c o d e no t e r m i n a l :

# xcode - s e l e c t - - i n s t a l i n s t a l l . p a c k a g e s (" R c p p ")

• Para testar a instala¸ c˜ ao:

l i b r a r y ( R c p p ) e v a l C p p ( " 2 + 2 " )

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Instala¸c˜ ao

• Linux

i n s t a l l . p a c k a g e s (" R c p p ")

• Windows

# B a i x e e i n s t a l e R t o o l s

# h t t p s :// c r a n . r - p r o j e c t . org / bin / w i n d o w s / R t o o l s / i n d e x . h t m l i n s t a l l . p a c k a g e s (" R c p p ")

• Mac

# I n s t a l e X c o d e no t e r m i n a l :

# xcode - s e l e c t - - i n s t a l i n s t a l l . p a c k a g e s (" R c p p ")

• Para testar a instala¸ c˜ ao:

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Bacana, mas eu n˜ ao sei C++!

C++ ´ e totalmente o oposto do que falamos sobre o R:

• baixo n´ıvel

• compilada

• tipagem est´ atica

Declara¸ c˜ oes mais comuns:

// S c a l a r

int k ; d o u b l e x ; c o n s t int c ; l o n g int n ; // A r r a y

int a [ n ]; d o u b l e v [ n ]; int A [ n ][ m ]; d o u b l e Y [ n ][ m ]

Os ´ındices em C++ come¸ cam em zero e n˜ ao em um!

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Bacana, mas eu n˜ ao sei C++!

C++ ´ e totalmente o oposto do que falamos sobre o R:

• baixo n´ıvel

• compilada

• tipagem est´ atica Declara¸c˜ oes mais comuns:

// S c a l a r

Os ´ındices em C++ come¸ cam em zero e n˜ ao em um!

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Bacana, mas eu n˜ ao sei C++!

C++ ´ e totalmente o oposto do que falamos sobre o R:

• baixo n´ıvel

• compilada

• tipagem est´ atica Declara¸c˜ oes mais comuns:

// S c a l a r

Os ´ındices em C++ come¸ cam em zero e n˜ ao em um!

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Bacana, mas eu n˜ ao sei C++!

# i n c l u d e < i o s t r e a m >

u s i n g n a m e s p a c e std ; int m a i n () {

d o u b l e x [4] = {1.0 , -1.0 , 2.0 , -2.0};

for ( int i = 0; i < 4; i ++) { if ( x [ i ] < 0) {

x [ i ] = - x [ i ];

} e l s e {

x [ i ] = 2 * x [ i ];

} }

int j = 0;

w h i l e ( j < 4) {

c o u t < < x [ j ] < < e n d l ; j ++;

(22)

(23)

Show me!

Sequˆ encia de Fibonnaci: f

_n

= f

n−1

+ f

n−2

• f

₀

= 0, f

₁

= 1, f

₂

= 1, f

₃

= 2, ...

Implementa¸c˜ ao recursiva em R:

f i b R < - f u n c t i o n ( n ) { if ( n == 0) r e t u r n (0) if ( n == 1) r e t u r n (1)

r e t u r n ( f i b R ( n -1) + f i b R ( n -2) ) }

Implementa¸c˜ ao recursiva em C++:

int f i b C ( int n ) {

if ( n == 0) r e t u r n 0; if ( n == 1) r e t u r n 1;

r e t u r n f i b C ( n -1) + f i b C ( n -2) ; }

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Show me!

Sequˆ encia de Fibonnaci: f

_n

= f

n−1

+ f

n−2

• f

₀

= 0, f

₁

= 1, f

₂

= 1, f

₃

= 2, ...

Implementa¸c˜ ao recursiva em R:

f i b R < - f u n c t i o n ( n ) { if ( n == 0) r e t u r n (0) if ( n == 1) r e t u r n (1)

r e t u r n ( f i b R ( n -1) + f i b R ( n -2) ) }

Implementa¸c˜ ao recursiva em C++:

if ( n == 0) r e t u r n 0;

if ( n == 1) r e t u r n 1;

r e t u r n f i b C ( n -1) + f i b C ( n -2) ; }

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Show me!

A fun¸ c˜ ao do R vai funcionar de imediato, mas a do C++ precisa ser compilada.

J´ a vimos a fun¸c˜ ao evalCpp(). Agora vamos usar uma mais flex´ıvel:

R c p p :: c p p F u n c t i o n ("

if ( n == 0) r e t u r n 0;

if ( n == 1) r e t u r n 1;

r e t u r n f i b C ( n -1) + f i b C ( n -2) ; }")

Vamos fazer alguns testes:

f i b R (0) ; f i b C (0) f i b R (1) ; f i b C (1)

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Estruturas de Dados

O Rcpp e os pacotes que o usam tˆ em muitas estruturas de dados.

As mais usuais s˜ ao:

R c p p :: I n t e g e r V e c t o r ; R c p p :: I n t e g e r M a t r i x ; R c p p :: N u m e r i c V e c t o r ; R c p p :: N u m e r i c M a t r i x ; R c p p :: L o g i c a l V e c t o r ; R c p p :: C h a r a c t e r V e c t o r R c p p :: L i s t ; R c p p :: D a t a F r a m e ;

Vamos focar aqui nos vetores, matrizes e listas, mas o resto quase que praticamente igual! Tamb´ em vamos remover os Rcpp:: come¸ cando o c´ odigo com

# i n c l u d e < R c p p . h > u s i n g n a m e s p a c e R c p p ;

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Estruturas de Dados

O Rcpp e os pacotes que o usam tˆ em muitas estruturas de dados.

As mais usuais s˜ ao:

Vamos focar aqui nos vetores, matrizes e listas, mas o resto quase que praticamente igual! Tamb´ em vamos remover os Rcpp:: come¸ cando o c´ odigo com

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Estruturas de Dados

O Rcpp e os pacotes que o usam tˆ em muitas estruturas de dados.

As mais usuais s˜ ao:

Vamos focar aqui nos vetores, matrizes e listas, mas o resto quase que praticamente igual!

Tamb´ em vamos remover os Rcpp:: come¸ cando o c´ odigo com

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Estruturas de Dados

O Rcpp e os pacotes que o usam tˆ em muitas estruturas de dados.

As mais usuais s˜ ao:

Vamos focar aqui nos vetores, matrizes e listas, mas o resto quase que praticamente igual!

Tamb´ em vamos remover os Rcpp:: come¸ cando o c´ odigo com

# i n c l u d e < R c p p . h >

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Vetores

Inicializa¸ c˜ ao:

// x < - c (0 , 0) I n t e g e r V e c t o r x (2) ; // y < - rep (1 , 3)

N u m e r i c V e c t o r y (3 , 1 . 0 ) ; // z < - c ( TRUE , FALSE , T R U E )

L o g i c a l V e c t o r z = { true , false , t r u e };

Acessando os elementos:

// a < - 0 e b < - 1.0

int a = x [ 0 ] ; d o u b l e b = y (0) ; // z [1] < - F A L S E

z [0] = f a l s e ;

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Vetores

Inicializa¸ c˜ ao:

// x < - c (0 , 0) I n t e g e r V e c t o r x (2) ; // y < - rep (1 , 3)

N u m e r i c V e c t o r y (3 , 1 . 0 ) ; // z < - c ( TRUE , FALSE , T R U E )

L o g i c a l V e c t o r z = { true , false , t r u e };

Acessando os elementos:

// a < - 0 e b < - 1.0

int a = x [ 0 ] ; d o u b l e b = y (0) ; // z [1] < - F A L S E

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Matrizes (com exerc´ıcios)

Inicializa¸ c˜ ao:

// q u a i s os e q u i v a l e n t e s do R ? I n t e g e r M a t r i x Z (100 , 1 0 0 ) ; N u m e r i c M a t r i x Y (10 ,2) ; Y . f i l l ( 1 . 0 ) ;

N u m e r i c M a t r i x X (2 ,2) ; X . f i l l _ d i a g ( 1 . 0 ) ;

Acessando os elementos:

int z = Z (0 ,0) ;

N u m e r i c V e c t o r x = X (1 , _ ) ;

N u m e r i c V e c t o r y = Y ( _ ,2) ; // C u i d a d o !

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Matrizes (com exerc´ıcios)

Inicializa¸ c˜ ao:

// q u a i s os e q u i v a l e n t e s do R ? I n t e g e r M a t r i x Z (100 , 1 0 0 ) ; N u m e r i c M a t r i x Y (10 ,2) ; Y . f i l l ( 1 . 0 ) ;

N u m e r i c M a t r i x X (2 ,2) ; X . f i l l _ d i a g ( 1 . 0 ) ;

Acessando os elementos:

int z = Z (0 ,0) ;

N u m e r i c V e c t o r x = X (1 , _ ) ;

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Listas

Inicializa¸ c˜ ao:

L i s t X = L i s t :: c r e a t e ( x1 , x2 ) ; // x1 v e t o r e x2 escalar , por e x e m p l o L i s t Y = L i s t :: c r e a t e ( N a m e d (" y1 ") = x1 , N a m e d (" y2 ") = x2 ) ;

L i s t Z ;

Z [" z1 "] = x1 ; Z [" z2 "] = x2 ;

Acessando os elementos:

N u m e r i c V e c t o r x = X [ 0 ] ; d o u b l e y = Y [" y2 "];

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Listas

Inicializa¸ c˜ ao:

L i s t X = L i s t :: c r e a t e ( x1 , x2 ) ; // x1 v e t o r e x2 escalar , por e x e m p l o L i s t Y = L i s t :: c r e a t e ( N a m e d (" y1 ") = x1 , N a m e d (" y2 ") = x2 ) ;

L i s t Z ;

Z [" z1 "] = x1 ; Z [" z2 "] = x2 ;

Acessando os elementos:

N u m e r i c V e c t o r x = X [ 0 ] ; d o u b l e y = Y [" y2 "];

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Exemplo 1: Simulando um processo AR(1)

Processo AR(1) com erros normais: Y

t

= ϕY

t−1

+ e

t

.

Algoritmo iterativo no R:

a r 1 R < - f u n c t i o n ( n , phi , s i g m a ) { y <- n u m e r i c ( n )

for ( t in 2: n ) {

y [ t ] < - phi * y [ t -1] + r n o r m (1 , 0 , s i g m a ) }

r e t u r n ( y ) }

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Exemplo 1: Simulando um processo AR(1)

Processo AR(1) com erros normais: Y

t

= ϕY

t−1

+ e

t

. Algoritmo iterativo no R:

a r 1 R < - f u n c t i o n ( n , phi , s i g m a ) { y <- n u m e r i c ( n )

for ( t in 2: n ) {

y [ t ] < - phi * y [ t -1] + r n o r m (1 , 0 , s i g m a ) }

r e t u r n ( y ) }

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Exemplo: Simulando um processo AR(1)

Algoritmo iterativo no C++ (agora completinho!):

# i n c l u d e < R c c p . h >

u s i n g n a m e s p a c e R c p p ; // [[ R c p p :: e x p o r t ]]

N u m e r i c V e c t o r ar 1 C ( int n , d o u b l e phi , d o u b l e s i g m a ) { N u m e r i c V e c t o r y ( n ) ;

for ( int t = 1; t < n ; t ++) {

y [ t ] = phi * y [ t -1] + r n o r m (1 , 0 , s i g m a ) [ 0 ] ; }

r e t u r n y ; }

Vamos salvar como .cpp e compilar pelo R mesmo:

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Exemplo: Simulando um processo AR(1)

Quem ser´ a o vencedor? Vamos comparar usando o pacote microbenchmark:

m i c r o b e n c h m a r k (

a r 1 R ( n = 1000 , phi = 0.8 , s i g m a = 1) , # M e d i a n a : 1 3 4 0 m i c r o s e g u n d o s a r 1 C ( n = 1000 , phi = 0.8 , s i g m a = 1) , # M e d i a n a : 90 m i c r o s e g u n d o s t i m e s = 100

)

Com Rcpp ficou 15 vezes mais r´ apido e conclu´ımos que n˜ ao vale a pena nesse caso!

Moral da hist´ oria: otimize apenas os gargalos das suas implementa¸ c˜ oes.

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