Introdução ao RCpp - Parte 3.

Aqui neste post continuaremos com a análise dos possíveis métodos desenvovidos usando Rcpp. O primeiro exemplo trata do uso de matrizes, especificamente, vamos criar uma função para fazer a transposição de uma matriz:

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#include <rcpp.h> using namespace Rcpp; // Função para transposição de matriz // [[Rcpp::export]] NumericMatrix transpose(NumericMatrix x) {   //Obtêm o número de linhas e colunas:   int nrow = x.nrow(), ncol = x.ncol();   //Cria a matriz com resultado   NumericMatrix resultado(ncol,nrow);   //Faz a transposição:   for(int i=0;i < nrow; i++){     for(int j=0;j < ncol; j++){       resultado(j,i)=x(i,j);     }   }   return resultado; } </rcpp.h>

Após compilar o código, a invocação no R é quase imediata:

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#Invoca a biblioteca RCpp library(Rcpp) #Define o endereço do arquivo Cpp setwd("C:\\Blog\\Source") #Compila o código em C++ sourceCpp('Teste.cpp') #Cria uma matriz de exemplo mat<-matrix(c(2,8,9,0,0,0,4,3,2), nrow=3,ncol=3) #Transpoem a matriz transpose(mat)

Métodos mais sofisticados usando funções implementadas em R e invocadas em C++ também podem ser utilizadas:

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//Usando funções do R: // [[Rcpp::export]] NumericVector ExemploKernel(NumericVector x, NumericVector y, Function f) {   NumericVector res = f(x,y);   return res; }

Método esse que recebe como argumento dois vetores numéricos e uma função bivariada:

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#Cria uma função no R gaussian<-function(x,y){   return(sum((x-y)^2)) } #Gera dois vetores x<-rnorm(1000) y<-rnorm(1000) #Invoca a função em Rcpp: ExemploKernel(x,y,gaussian)