Получить время выполнения в миллисекундах в R

Я прочитал это решение, используя tic(), toc() functions

tic <- function(gcFirst = TRUE, type=c("elapsed", "user.self", "sys.self"))
{
   type <- match.arg(type)
   assign(".type", type, envir=baseenv())
   if(gcFirst) gc(FALSE)
   tic <- proc.time()[type]         
   assign(".tic", tic, envir=baseenv())
   invisible(tic)
}

toc <- function()
{
   type <- get(".type", envir=baseenv())
   toc <- proc.time()[type]
   tic <- get(".tic", envir=baseenv())
   print(toc - tic)
   invisible(toc)
}




tic();
-----code----
toc();


elapsed 
   0.15

Но я хотел бы получить большую точность в миллисекундах?

Также я использовал этот

ptm <- proc.time()
---code
proc.time() - ptm

и получим это

   user  system elapsed 
   1.55    0.25    1.84

Как получить больше десятичных знаков или больше точности?

Ответы

Ответ 1

1) Сроки зависят от операционной системы. В Windows вы можете получить только миллисекунды.

2) Не нужно определять tic() и toc(), R имеет system.time(). Вот пример:

R> system.time(replicate(100, sqrt(seq(1.0, 1.0e6))))
   user  system elapsed 
  2.210   0.650   2.867 
R>

3) Есть отличные дополнительные пакеты rbenchmark и microbenchmark.

3.1) rbenchmark особенно полезен для сравнения команд, но также может быть использован напрямую:

R> library(rbenchmark)
R> x <- seq(1.0, 1.0e6); benchmark(sqrt(x), log(x))
     test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
2  log(x)          100   5.408  2.85835      5.21     0.19          0         0
1 sqrt(x)          100   1.892  1.00000      1.62     0.26          0         0
R>

3.2) microbenchmark превосходит самые высокие показатели точности:

R> library(microbenchmark)
R> x <- seq(1.0, 1.0e6); microbenchmark(sqrt(x), log(x))
Unit: nanoseconds
     expr      min       lq   median       uq      max
1  log(x) 50589289 50703132 55283301 55353594 55917216
2 sqrt(x) 15309426 15412135 15452990 20011418 39551819
R>

и этот последний, особенно в Linux, уже дает вам нано-секунды. Он также может отображать результаты и т.д., Поэтому ознакомьтесь с этим пакетом.

Ответ 2

Это хорошо:

start.time <- Sys.time()

...Relevent codes...

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

Взято из здесь.