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R语言跨界调用C++

R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大。

R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言。

要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧,开始R的极客理想。

关于作者:

  • 张丹(Conan), 程序员R,Nodejs,Java
  • weibo:@Conan_Z
  • blog: http://blog.fens.me
  • email: bsspirit@gmail.com

转载请注明出处:
http://blog.fens.me/r-cpp-rcpp

rcpp

前言

使用R语言已经很多年了,对很多的R包都已经了解,唯独没有碰和C++相关的部分,这可能很大的原因和我长期使用Java的背景有关。但随着多语言的发展,跨语言应用的流行,打通各语言界限的方法也已经是成熟。让R和C++实现通信,已经变得很简单。

跟上跨语言的步伐,打开R和C++的通道,让C++来解决R性能的诟病吧。

目录

  1. Rcpp的简单介绍
  2. 5分钟上手
  3. 数据类型转换

1. Rcpp的简单介绍

Rcpp包是一个打通R语言和C++语言的通信组件包,提供了R语言和C++函数的相互调用。R语言和C++语言的数据类型通过Rcpp包进行完整的映射。

Rcpp的官方网站:https://cran.r-project.org/web/packages/Rcpp/index.html

本文做为入门教程,只是简单介绍,如何能打通R语言和C++的通信通道,并不做深入地探讨。R语言和其他语言也有类似的通信实现,R语言和JAVA的调用,请参考文章解惑rJava R与Java的高速通道;R语言和Nodejs的调用,请参考文章Nodejs与R跨平台通信

2. 5分钟上手

做为5分钟上手的教程,我们只讲例子不讲API。

本文的系统环境

  • Win10 64bit
  • R version 3.2.3 (2015-12-10)

由于Windows系统的环境下需要Rtools支持,所以要手动下载对应版本的Rtoosl包,下载地址。我的R语言版本是3.2.3,所以我需要安装Rtools33.exe。安装EXE程序就不多说了,双击完成即可。

rtools

下载Rcpp的程序包,进行安装,一行代码搞定。


> install.packages("Rcpp")
trying URL 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/contrib/3.2/Rcpp_0.12.6.zip'
Content type 'application/zip' length 3221864 bytes (3.1 MB)
downloaded 3.1 MB

package ‘Rcpp’ successfully unpacked and MD5 sums checked
Warning in install.packages :
  cannot remove prior installation of package ‘Rcpp’

The downloaded binary packages are in
	C:\Users\tinkpad\AppData\Local\Temp\RtmpKkg8zo\downloaded_packages

2.1 从hello world开始

从一个简单程序hello world开始吧,让R语言程序调用C++中的hello()函数。我用需要新建2个文件,放在同一个目录中。

  • demo.cpp,C++程序的源文件
  • demo.r,R程序源文件

首先,编辑demo.cpp,定义hello()函数。


~ notepad demo.cpp

#include <Rcpp.h>
#include <string>  

using namespace std;
using namespace Rcpp;

//[[Rcpp::export]]
string hello(string name) {
  cout << "hello " << name << endl;  
  return name;
}

/*** R
hello('world')
hello('Conan')
*/

上面Rcpp的代码,我们可以从3部分来看。

  • #include和using部分: 为包引用和命名空间的声明。<Rcpp.h>和namespace Rcpp是必要要加载的,另外由于使用了string的类型作为参数和返回值,所以需要<string>和namespace std。
  • 功能函数部分: 们定义了一个 hello(string name) 函数,有一个参数是string类型,返回值也为string类型。需要强调的是,对R开放的函数必须增加 //[[Rcpp::export]] 的注释声明
  • 代码执行: 用/*** R 和 */ 包含的部分,为R语言的代码,会默认被执行。

编辑demo.r,用来调用demo.cpp的hello()函数。


~ notepad demo.r

library(Rcpp)

sourceCpp(file='demo.cpp')
hello('R')

执行R语言的代码


# 加载Rcpp包
> library(Rcpp)

# 编译和加载demo.cpp文件
> sourceCpp(file='demo.cpp')

# 执行封装在demo.cpp中的R代码
> hello('world')
hello world
[1] "world"

> hello('Conan')
hello Conan
[1] "Conan"

# 执行hello函数
> hello('R')
hello [1]R
 "R"

一个非常简单的helloworld程序,就这样子完成了。

2.2 R和Rcpp的混写代码

上面2行代码,就完成了R对C++程序的调用,sourceCpp()函数真是强大。其实,sourceCpp()函数还提供了一种代码混写的方法,就是在R的代码中,直接嵌入C++代码。


sourceCpp(code='
  #include >Rcpp.h<
  #include >string<
  
  using namespace std;
  using namespace Rcpp;
  
  //[[Rcpp::export]]
  string hello(string name) {
    cout << "hello " << name << endl;  
    return name;
  }
')
hello('R2')

运行代码


> sourceCpp(code='
+   #include >Rcpp.h<
+   #include >string<
+   
+   using namespace std;
+   using namespace Rcpp;
+   
+   //[[Rcpp::export]]
+   string hello(string name) {
+     cout << "hello " << name << endl;  
+     return name;
+   }
+ ')

> hello('R2')
hello R2
[1] "R2"

这种多语言混写的语法虽然不太推荐,但对于这只有几行代码来说,还是很方便的。

2.2 用RStudioIDE生成cpp文件

如果你使用的RStudio IDE,开发起来将会非常方便,可以直接新建C++程序,生成一段标准的代码模板。

rstudio-cpp

生成的代码模板如下


#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// This is a simple example of exporting a C++ function to R. You can
// source this function into an R session using the Rcpp::sourceCpp 
// function (or via the Source button on the editor toolbar). Learn
// more about Rcpp at:
//
//   http://www.rcpp.org/
//   http://adv-r.had.co.nz/Rcpp.html
//   http://gallery.rcpp.org/
//

// [[Rcpp::export]]
NumericVector timesTwo(NumericVector x) {
  return x * 2;
}

// You can include R code blocks in C++ files processed with sourceCpp
// (useful for testing and development). The R code will be automatically 
// run after the compilation.
//

/*** R
timesTwo(42)
*/

通过RStudio可以快速生成一段标准的代码模板,改改马上就能用了。

3. 数据类型转换

上面的例子中,我们测试了字符串类型的调用。R语言有多种的数据类型,我接下来都测试一下!

3.1 基本类型

基本类型,C++对应R语言的默认映射关系。C++的代码部分,如下所示:


// [[Rcpp::export]]
char char_type(char x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
int int_type(int x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
double double_type(double x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
bool bool_type(bool x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
void void_return_type(){
  Rprintf( "return void" );
}

执行R语言调用


# char类型
> a1<-char_type('a')
> a1;class(a1)         # 默认对应R的character类型
[1] "a"
[1] "character"
> char_type('bbii')    # 只处理字符串的第一个字节
[1] "b"

# int类型 
> a2<-int_type(111)
> a2;class(a2)         # 默认对应R的integer类型
[1] 111
[1] "integer" 
> int_type(111.1)      # 直接去掉小数位
[1] 111

# double类型 
> a3<-double_type(111.1)
> a3;class(a3)         # 默认对应R的numeric类型
[1] 111.1
[1] "numeric"
> double_type(111)
[1] 111

# boolean类型 
> a4<-bool_type(TRUE)
> a4;class(a4)        # 默认对应R的logical类型
[1] TRUE
[1] "logical"
> bool_type(0)        # 0为FALSE
[1] FALSE
> bool_type(1)        # 非0为TRUE
[1] TRUE

# 无参数无返回值 的函数
> a5<-void_return_type()
return void
> a5;class(a5)         # 返回值为NULL
NULL
[1] "NULL"

3.2 向量类型

向量类型,C++对应R语言的默认映射关系。C++的代码部分,如下所示:


// [[Rcpp::export]]
CharacterVector CharacterVector_type(CharacterVector x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
StringVector StringVector_type(StringVector x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
NumericVector NumericVector_type(NumericVector x) {
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
IntegerVector IntegerVector_type(IntegerVector x) {
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
DoubleVector DoubleVector_type(DoubleVector x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
LogicalVector LogicalVector_type(LogicalVector x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
DateVector DateVector_type(DateVector x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
DatetimeVector DatetimeVector_type(DatetimeVector x){
  return x;
}

执行R语言调用


# Character向量
> a6<-CharacterVector_type(c('abc','12345'))     
> a6;class(a6)                                    # 默认对应R的character类型
[1] "abc"   "12345"
[1] "character" 
> CharacterVector_type(c('abc',123.5, NA, TRUE))  # NA不处理
[1] "abc"   "123.5" NA      "TRUE" 

# String向量,完全同Character向量
> a7<-StringVector_type(c('abc','12345'))
> a7;class(a7)                                    # 默认对应R的character类型
[1] "abc"   "12345"
[1] "character"
> StringVector_type(c('abc',123.5, NA, TRUE))
[1] "abc"   "123.5" NA      "TRUE" 

# Numeric向量
> a8<-NumericVector_type(rnorm(5))
> a8;class(a8)                                    # 默认对应R的numeric类型
[1] -0.2813472 -0.2235722 -0.6958443 -1.5322172  0.5004307
[1] "numeric"
> NumericVector_type(c(rnorm(5),NA,TRUE))         # NA不处理,TRUE为1
[1]  0.1700925  0.5169612 -0.3622637  1.0763204 -0.5729958
[6]         NA  1.0000000

# Integer向量
> a9<-IntegerVector_type(c(11,9.9,1.2))           # 直接去掉小数位
> a9;class(a9)                                    # 默认对应R的integer类型
[1] 11  9  1
[1] "integer"
> IntegerVector_type(c(11,9.9,1.2,NA,TRUE))       # NA不处理,TRUE为1
[1] 11  9  1 NA  1

# Double向量,同Numeric向量
> a10<-DoubleVector_type(rnorm(5))
> a10;class(a10)                                  # 默认对应R的numeric类型
[1]  0.9400947 -0.8976913  0.2744319 -1.5278219  1.2010569
[1] "numeric"
> DoubleVector_type(c(rnorm(5),NA,TRUE))          # NA不处理,TRUE为1
[1]  2.0657148  0.2810003  2.1080900 -1.2783693  0.2198551
[6]         NA  1.0000000

# Logical向量 
> a11<-LogicalVector_type(c(TRUE,FALSE))
> a11;class(a11)                                  # 默认对应R的logical类型
[1]  TRUE FALSE
[1] "logical"
> LogicalVector_type(c(TRUE,FALSE,TRUE,0,-1,NA))  # NA不处理,0为FALSE, 非0为TRUE
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE    NA

 # Date向量 
> a12<-DateVector_type(c(Sys.Date(),as.Date('2016-10-10')))
> a12;class(a12)                                  # 默认对应R的Date类型
[1] "2016-08-01" "2016-10-10"
[1] "Date"
> DateVector_type(c(Sys.Date(),as.Date('2016-10-10'),NA,TRUE,FALSE))   # NA不处理,TRUE为1970-01-02, FALSE为1970-01-01
[1] "2016-08-01" "2016-10-10" NA           "1970-01-02"
[5] "1970-01-01"

 # Datetime向量 
> a13<-DatetimeVector_type(c(Sys.time(),as.POSIXct('2016-10-10')))
> a13;class(a13)                                  # 默认对应R的POSIXct类型
[1] "2016-08-01 20:05:25 CST" "2016-10-10 00:00:00 CST"
[1] "POSIXct" "POSIXt" 
> DatetimeVector_type(c(Sys.time(),as.POSIXct('2016-10-10'),NA,TRUE,FALSE))  # NA不处理
[1] "2016-08-01 20:05:25 CST" "2016-10-10 00:00:00 CST"
[3] NA                        "1970-01-01 08:00:01 CST"
[5] "1970-01-01 08:00:00 CST"

3.3 矩阵类型

矩阵类型,C++对应R语言的默认映射关系。C++的代码部分,如下所示:


// [[Rcpp::export]]
CharacterMatrix CharacterMatrix_type(CharacterMatrix x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
StringMatrix StringMatrix_type(StringMatrix x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
NumericMatrix NumericMatrix_type(NumericMatrix x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
IntegerMatrix IntegerMatrix_type(IntegerMatrix x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
LogicalMatrix LogicalMatrix_type(LogicalMatrix x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
ListMatrix ListMatrix_type(ListMatrix x){
  return x;
}

执行R语言调用


# Character矩阵
> a14<-CharacterMatrix_type(matrix(LETTERS[1:20],ncol=4))
> a14;class(a14)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "A"  "F"  "K"  "P" 
[2,] "B"  "G"  "L"  "Q" 
[3,] "C"  "H"  "M"  "R" 
[4,] "D"  "I"  "N"  "S" 
[5,] "E"  "J"  "O"  "T" 
[1] "matrix"                        

# String矩阵,同Character矩阵
> a15<-StringMatrix_type(matrix(LETTERS[1:20],ncol=4))
> a15;class(a15)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "A"  "F"  "K"  "P" 
[2,] "B"  "G"  "L"  "Q" 
[3,] "C"  "H"  "M"  "R" 
[4,] "D"  "I"  "N"  "S" 
[5,] "E"  "J"  "O"  "T" 
[1] "matrix"

# Numeric矩阵
> a16<-NumericMatrix_type(matrix(rnorm(20),ncol=4))
> a16;class(a16)
           [,1]       [,2]       [,3]       [,4]
[1,]  1.2315498  2.3234269  0.5974143  0.9072356
[2,]  0.3484811  0.3814024 -0.2018324  0.8717205
[3,] -0.2025285  2.1076947 -0.3433948  1.1523710
[4,] -1.4948252 -0.7724951 -0.7681800 -0.5406494
[5,]  0.4815904  1.4930873 -1.1444258  0.2537099
[1] "matrix"

# Integer矩阵 
> a17<-IntegerMatrix_type(matrix(seq(1,10,length.out = 20),ncol=4))
> a17;class(a17)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    3    5    8
[2,]    1    3    6    8
[3,]    1    4    6    9
[4,]    2    4    7    9
[5,]    2    5    7   10
[1] "matrix"

# Logical矩阵 
> a18<-LogicalMatrix_type(matrix(c(rep(TRUE,5),rep(FALSE,5),rnorm(10)),ncol=4))
> a18;class(a18)
     [,1]  [,2] [,3] [,4]
[1,] TRUE FALSE TRUE TRUE
[2,] TRUE FALSE TRUE TRUE
[3,] TRUE FALSE TRUE TRUE
[4,] TRUE FALSE TRUE TRUE
[5,] TRUE FALSE TRUE TRUE
[1] "matrix"

# List矩阵,支持多类型的矩阵
> a19<-ListMatrix_type(matrix(rep(list(a=1,b='2',c=NA,d=TRUE),10),ncol=5))
> a19;class(a19)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1    1    1    1    1   
[2,] "2"  "2"  "2"  "2"  "2" 
[3,] NA   NA   NA   NA   NA  
[4,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
[5,] 1    1    1    1    1   
[6,] "2"  "2"  "2"  "2"  "2" 
[7,] NA   NA   NA   NA   NA  
[8,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
[1] "matrix"

3.4 其他数据类型

其他数据类型包括了,R语言特有的数据类型数据框(data.frame),环境空间(Environment)S3,S4,RC等的对象类型。


// [[Rcpp::export]]
Date Date_type(Date x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
Datetime Datetime_type(Datetime x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
S4 S4_type(S4 x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
RObject RObject_type(RObject x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
SEXP SEXP_type(SEXP x){
  return x;
}

// [[Rcpp::export]]
Environment Environment_type(Environment x){
  return x;
}

执行R语言调用


# data.frame类型
> a19<-DataFrame_type(data.frame(a=rnorm(3),b=1:3))
> a19;class(a19)
           a b
1 -1.8844994 1
2  0.6053935 2
3 -0.7693985 3
[1] "data.frame"

# list类型 
> a20<-List_type(list(a=1,b='2',c=NA,d=TRUE))
> a20;class(a20)
$a
[1] 1
$b
[1] "2"
$c
[1] NA
$d
[1] TRUE
[1] "list"

# Date类型
> a21<-Date_type(Sys.Date())
> a21;class(a21)
[1] "2016-08-01"
[1] "Date"
> Date_type(Sys.time())                # 不能正确处理POSIXct类型的数据
[1] "4026842-05-26"

# POSIXct类型 
> a22<-Datetime_type(Sys.time())
> a22;class(a22)
[1] "2016-08-01 20:27:37 CST"
[1] "POSIXct" "POSIXt" 
> Datetime_type(Sys.Date())            # 不能正确处理Date类型的数据
[1] "1970-01-01 12:43:34 CST"

# S3面向对象类型,对应S4的类型定义
> setClass("Person",slots=list(name="character",age="numeric"))
> s4<-new("Person",name="F",age=44)
> a23<-S4_type(s4)
> a23;class(a23)
An object of class "Person"
Slot "name":
[1] "F"
Slot "age":
[1] 44
[1] "Person"
attr(,"package")
[1] ".GlobalEnv"

# S3面向对象类型 ,没有对应的类型,通过RObject来传值
> s3<-structure(2, class = "foo")
> a24<-RObject_type(s3)
> a24;class(a24)
[1] 2
attr(,"class")
[1] "foo"
[1] "foo"

# RObject也可以处理S4对象
> a25<-RObject_type(s4)
> a25;class(a25)
An object of class "Person"
Slot "name":
[1] "F"
Slot "age":
[1] 44
[1] "Person"
attr(,"package")
[1] ".GlobalEnv"

# RObject也可以处理RC对象 
> User<-setRefClass("User",fields=list(name="character"))
> rc<-User$new(name="u1")
> a26<-RObject_type(rc)
> a26;class(a26)
Reference class object of class "User"
Field "name":
[1] "u1"
[1] "User"
attr(,"package")
[1] ".GlobalEnv"

# RObject也可以处理function类型
> a27<-RObject_type(function(x) x+2)
> a27;class(a27)
function(x) x+2
[1] "function"

# environment类型
> a28<-Environment_type(new.env())
> a28;class(a28)
<environment: 0x0000000015350a80>
[1] "environment"

# SEXP为任意类型,通过具体调用时再进行类型判断
> SEXP_type('fdafdaa')
[1] "fdafdaa"

> SEXP_type(rc)
Reference class object of class "User"
Field "name":
[1] "u1"

> SEXP_type(data.frame(a=rnorm(3),b=1:3))
           a b
1 -0.5396140 1
2  0.1694799 2
3 -1.8818596 3

> SEXP_type(function(x) x+2)
function(x) x+2

最后总结一下,R和Rcpp中类型对应的关系。

C++类型 R类型
char character
int integer
double numeric
bool logical
Rcpp::Date Date
Rcpp::Datetime POSIXct
Rcpp::CharacterVector character
Rcpp::StringVector character
Rcpp::NumericVector numeric
Rcpp::IntegerVector integer
Rcpp::DoubleVector numeric
Rcpp::LogicalVector logical
Rcpp::DateVector Date
Rcpp::DatetimeVector POSIXct
Rcpp::CharacterMatrix matrix
Rcpp::StringMatrix matrix
Rcpp::NumericMatrix matrix
Rcpp::IntegerMatrix matrix
Rcpp::LogicalMatrix matrix
Rcpp::ListMatrix matrix
Rcpp::DataFrame data.frame
Rcpp::List list
Rcpp::S4 S4
Rcpp::Environment environment
Rcpp::RObject 任意类型
Rcpp::SEXP 任意类型

本文简单地介绍了通过R语言Rcpp包调用C++程序的一种方法,调用的关键点就在于数据类型的匹配,而从保证R语言和C++之间的数据传输。从上面测试来看,R语言中的所有数据类型,都可以通过Rcpp包进行映射到C++的程序中。接下来,我们就可以根据自己的需求,把一些更关注的性能的程序放到C++中来实现,从而提高计算效率。

转载请注明出处:
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