A: microbenchmark 패키지를 사용하여 실행 시간을 측정하는 방법

R의 microbenchmark 패키지를 사용하여 다양한 표현식의 실행 시간을 비교할 수 있습니다.

이를 수행하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 library (microbenchmark)

#compare execution time of two different expressions
microbenchmark(
  expression1,
  expression2)
)

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: R에서 microbenchmark() 사용

다양한 농구팀의 선수들이 득점한 점수에 대한 정보를 포함하는 다음과 같은 데이터 프레임이 R에 있다고 가정해 보겠습니다.

 #make this example reproducible
set. seed ( 1 )

#create data frame
df <- data. frame (team=rep(c(' A ', ' B '), each= 500 ),
                 points=rnorm( 1000 , mean= 20 ))

#view data frame
head(df)

  team points
1 A 19.37355
2 A 20.18364
3 A 19.16437
4 A 21.59528
5 A 20.32951
6 A 19.17953

이제 두 가지 다른 방법을 사용하여 각 팀의 플레이어가 득점한 평균 점수를 계산한다고 가정합니다.

• 방법 1 : Base R에서 Aggregate() 사용
• 방법 2 : dplyr의 group_by() 및 summarise_at() 사용

microbenchmark() 함수를 사용하여 이러한 각 표현식을 실행하는 데 걸리는 시간을 측정할 수 있습니다.

 library (microbenchmark)
library (dplyr)

#time how long it takes to calculate mean value of points by team
microbenchmark(
  aggregate(df$points, list(df$team), FUN=mean),
  df %>% group_by(team) %>% summarise_at(vars(points), list(name = mean))
)

Unit: milliseconds
                                                                    express
                         aggregate(df$points, list(df$team), FUN = mean)
 df %>% group_by(team) %>% summarise_at(vars(points), list(name = mean))
      min lq mean median uq max neval cld
 1.307908 1.524078 1.852167 1.743568 2.093813 4.67408 100 a 
 6.788584 7.810932 9.946286 8.914692 10.239904 56.20928 100 b

microbenchmark() 함수는 각 표현식을 100번 실행하고 다음 측정항목을 측정합니다.

• min : 실행에 필요한 최소 시간
• lq : 완료하는 데 필요한 시간의 하위 사분위수(25번째 백분위수)
• 평균 : 실행에 소요되는 평균 시간
• median : 중앙값 실행 시간
• uq : 실행에 필요한 시간의 상위 사분위수(75번째 백분위수)
• max : 실행에 필요한 최대 시간
• neval : 각 표현식이 평가된 횟수

일반적으로 각 표현식을 실행하는 데 걸리는 평균 또는 중앙값 시간만 살펴봅니다.

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• R 기반 방법을 사용하여 팀 포인트 평균을 계산하는 데 평균 1,852ms 의 시간이 걸렸습니다.
• dplyr 방식을 사용하여 팀당 평균 포인트를 계산하는 데 평균 9.946ms 의 시간이 걸렸습니다.

이러한 결과를 바탕으로 기본 R 방법이 훨씬 더 빠르다는 결론을 내렸습니다.

또한 boxplot() 함수를 사용하여 각 표현식을 실행하는 데 필요한 시간 분포를 시각화할 수 있습니다.

 library (microbenchmark)
library (dplyr)

#time how long it takes to calculate mean value of points by team
results <- microbenchmark(
  aggregate(df$points, list(df$team), FUN=mean),
  df %>% group_by(team) %>% summarise_at(vars(points), list(name = mean))
)

#create boxplot to visualize results
boxplot(results, names=c(' Base R ', ' dplyr '))

상자 그림에서 dplyr 방법이 팀당 평균 점수를 계산하는 데 평균적으로 더 오랜 시간이 걸리는 것을 확인할 수 있습니다.

참고 : 이 예에서는 microbenchmark() 함수를 사용하여 서로 다른 두 표현식의 실행 시간을 비교했지만 실제로는 원하는 만큼 많은 표현식을 비교할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 환경을 지우는 방법
RStudio에서 모든 플롯을 지우는 방법
R에서 여러 패키지를 로드하는 방법