Afficher l'heure sous R

Bonjour,

J'ai fait une petite recherche mais il semblerait à première vue que ça n'existe pas.

Connaissez-vous une fonction ou un package permettant d'afficher l'heure ?

Cela me permettrait de calculer le temps que mettent mes codes à tourner

Merci d'avance

Réponse ici.

Eric.

Sinon, il y a des fonctions de benchmark qui permettent de savoir le temps passer par une fonction, etc. Par exemple, voir la doc de proc.time(), etc. Envoyer "benchmark r" dans google donne pas mal de liens interessants.

Eric.

Génial ! Merci Eric

Oui, j'avais utilisé la proc.time() dans le passé mais il me semble qu'elle prenait autant de temps que le code à tourner et ne permettait pas d'avoir les résultats du code.

Bonjour,

Si le temps de calcul est long tu peux aussi te servir de la fonction system.time, par contre si le temps est très court tu peux utiliser la fonction microbenchmark du package éponyme (il y en a d'autres qui font la même chose). Cette dernière fonction est super utile pour comparer des temps de calculs entre deux scripts et ou fonction, notamment en vue d'optimisation de codes.

Code:

library(microbenchmark)
x <- rnorm(1e6)
fac <- gl(1e3, 1e3)

system.time(tapply(x, fac, mean))
utilisateur     système      écoulé
       0.06        0.00        0.06
system.time(tapply(x, fac, sum)/1e3)
utilisateur     système      écoulé
       0.04        0.00        0.03

# pas très informatif
# par contre
microbenchmark(Mean = tapply(x, fac, mean),
Sum1 = tapply(x, fac, function(x) sum(x)/1e3),
Sum2 = tapply(x, fac, sum)/1e3,
ColMeans = {
  y <- matrix(x, 1e3)
  colMeans(y)
  },
ColMeans2 = {
  dim(x) <- c(1e3, 1e3)
  colMeans(x)
  },
ColSums = {
  y <- matrix(x, 1e3)
  colSums(y)/1e3
  },
  times = 1e3)
Unit: milliseconds
      expr       min        lq      mean    median        uq      max neval
      Mean 11.768047 16.773497 25.901743 22.582575 26.763631 68.88247  1000
      Sum1  7.489203 12.600746 20.450163 15.981195 19.382975 62.12006  1000
      Sum2  7.297405 12.385728 20.317791 15.880388 19.109248 57.82800  1000
  ColMeans  1.801699  3.983595  7.303119  4.853295  5.648428 47.98889  1000
 ColMeans2  1.700514  3.932247  7.256170  4.864999  5.802093 44.43684  1000
   ColSums  1.816423  3.992467  7.147932  4.694344  5.525157 44.95787  1000


Au moins là tu peux savoir quelle fonction/script prend le plus de temps de calculs pour faire la même chose.
cdlt

Merci droopy, c'est très sympa comme code pour comparer des fonctions similaires.