为什么 `colMeans()` 和 `rowMeans()` 函数比使用带有 `lapply()` 的 mean 函数更快？

【问题标题】：Why are `colMeans()` and `rowMeans()` functions faster than using the mean function with `lapply()`?为什么 `colMeans()` 和 `rowMeans()` 函数比使用带有 `lapply()` 的 mean 函数更快？
【发布时间】：2012-09-27 10:01:27
【问题描述】：

我想问的是，从算法上讲，rowMeans() 和 colMeans() 函数做了什么来优化速度？

【问题讨论】：

我不认为这是算法问题，我认为这是一个问题，什么可以直接用 C 编码，什么必须通过 R 解释器。

标签： performance r mean

【解决方案1】：

此外，请考虑lapply() 的作用。它设置对函数mean() 的重复调用。因此，除了实际计算平均值的开销（在快速 C 代码中完成）之外，lapply() 版本反复产生与mean() 相关的健全性检查代码和方法调度的开销。

rowMeans() 和 colMeans() 在内部只进行一组完整性检查，它们的 C 代码经过优化以循环遍历那里的行/列，而不是通过单独的 R 调用。

【讨论】：

【解决方案2】：

rowMeans 和 colMeans 比它们直接调用 C 代码而不是由 R 解释器解释更快。

【讨论】：

rowMeans 和colMeans 之间的速度/效率是否存在差异？谢谢。（查看了关于so的各种问题，但找不到提及，我是否错过了有关此的相关帖子？）