WIN-XP下R轻松调用C

cloud_wei

1.安装Rtools，http://www.murdoch-sutherland.com/Rtools/Rtools.exe这个在写R包时要用，当然这里不会提到。

2.配置环境变量,“我的电脑”-->“属性”-->“高级”-->“环境变量”-->“系统变量”-->PATH，在后面添加：D:\Rtools\bin; D:\Rtools\perl\bin; D:\Rtools\MinGW\bin;D:\R-2.8.1\bin（前三个取决于Rtools的安装位置，最后一个取决于R安装的位置）

3.编写C代码（命名为fac3.c），下面程序得到i*j*k（1<=i, j, k<=n）的和，注意：参数必须用指针表示(对应R中的向量)，且编写的C函数不能有显式返回值，即函数返回要声明为void；（参见http://www.wentrue.net/blog/?p=72，该文是在linux下的。）

<br />
void fac3(double *n, double *m){<br />
    *m=0;<br />
    int i,j,k;<br />
    for(i=1;i<=*n;i++){<br />
        for(j=1;j<=*n;j++){<br />
            for(k=1;k<=*n;k++){<br />
                *m=*m+i*j*k;<br />
            }<br />
        }<br />
    }<br />
}    <br />

4.编译C，在DOS中（fac3.c所在的文件夹下）输入R CMD SHLIB fac3.c

即可得到.dll文件

5.R中调用，并与R做循环的速度进行比较

<br />
dyn.load("fac3.dll")<br />
system.time(out<-.C("fac3",a=1000,b=1))#第一个参数对应C中的函数名<br />

我的老机上运行时间：

user system elapsed

6.67 0.00 6.81

再看看R中的速度

<br />
n = 100<br />
m = 0<br />
system.time(for (i in 1:n) {<br />
    for (j in 1:n) {<br />
        for (k in 1:n) {<br />
            m = m + i * j * k<br />
        }<br />
    }<br />
}) <br />

user system elapsed

7.34 0.00 7.44

通过比较可以发现，调用的C做了1000^3次循环比R中做了100^3循环的速度还快！

参考：

http://www.wentrue.net/blog/?p=72

http://rbbs.biosino.org/Rbbs/posts/list/254.page

Ihavenothing

非常感谢！

icenum123

赞cloud_wei，很好

Ihavenothing

我来补充一点，在R中调用C还有另外一种方式，那就是利用一些在/R目录/include/*.h中定义好的命令。就拿cloud_wei的例子来说，可以用下面这种方式来写：

#include <R.h><br />
#include <Rdefines.h><br />
<br />
//Use .Call("fac2",n) in R!<br />
SEXP fac2(SEXP n){<br />
   int i,j,k,n_c;<br />
   double m=0,*m_rp;<br />
   PROTECT(n=AS_INTEGER(n));//接受的参数是SEXP类型，需要再具体指定为INTEGER。<br />
                            //处理小数可以用AS_NUMERIC。<br />
                            //这个过程需要放在PROTECT语句中。<br />
   n_c=INTEGER_VALUE(n);    //把INTEGER类型变量的值赋给C中的int型变量。<br />
   for(i=1;i<=n_c;i++){<br />
       for(j=1;j<=n_c;j++){<br />
           for(k=1;k<=n_c;k++){<br />
               m=m+i*j*k;<br />
           }<br />
       }<br />
   }<br />
   SEXP m_r;                //这个变量用来返回给R。<br />
   PROTECT(m_r=NEW_NUMERIC(1));     //同样要指定m_r的具体类型，同时分配空间。<br />
                                    //NEW_NUMERIC后面的括号中是向量的长度。<br />
   m_rp=NUMERIC_POINTER(m_r);       //为了给m_r赋值，需要用指针操作。<br />
                                    //m_rp在前面定义过了，NUMERIC型对应的是<br />
                                    //double型指针。<br />
   m_rp[0]=m;<br />
   UNPROTECT(2);            //这个原理我不太懂，从形式上看前面有多少个PROTECT<br />
                            //这里括号中就应该为多少。<br />
   return(m_r);<br />
}

稍微解释一下，SEXP这个数据类型可以说是个大框，貌似大部分的R对象都可以用这种类型传递给C，但是在C中使用这种类型的变量时，还需要具体为它指定类型，比如INTEGER，NUMERIC等，这个可以在/R目录/include/Rdefines.h的50行左右看出一些端倪。

SEXP类型的变量可以通过某些方法转成（更准确地说是赋值给）C中一般的变量类型，比如上面例子中的n_c=INTEGER_VALUE(n)，n是SEXP的INTEGER类型，n_c是C中的int型，这个也可以看Rdefines.h中的相关定义。

上面这两步就是把R中的对象传递给C，然后转换成C可以直接处理的数据类型，接下来就是用C进行一系列的计算。那么最后一个问题自然就是把C计算的结果再返回给R。前面已经说过，SEXP是个大框，而它恰恰也是R可以接受的数据类型，所以现在就是想办法把C的类型再转为SEXP型。这个过程可以通过指针来完成。还是以上例来说明，先定义一个新的SEXP型变量（m_r）并指定具体类型（NUMERIC），然后用NUMERIC_POINTER命令将其地址赋给一个已经定义好的指针m_rp（注意类型之间的对应关系，如NUMERIC对应的是double型指针），然后对指针进行操作，就相当于是对m_r进行了赋值，最后把结果返回给R。

另外要说明的一点是，利用这种方式写成的C函数，在R中要用.Call()来调用，参数的形式与.C()一样，先是函数名，然后是相关的参数。上例在R中可以这样调用：

.Call("fac2",n=1000)

如果大家有兴趣的话，推荐大家看看这个：http://www.sfu.ca/~sblay/R-C-interface.txt，里面的例子都挺典型的。此外就是翻一翻R的一些自带手册，比如Writing R Extensions，R Internals等等。这部分的内容博大精深，我才刚刚接触，所以只能先分享这么多，大家可以多多交流吧。

neowangtao

赞！运算时间的确很重要！

easttiger

请问这个能调用C++吗?

yanlinlin82

能。C++基本上是完全兼容C的。

okbandage

太好了,才发现这个论坛.有一个问题希望有能人回答: 我用R做Adaptive Rejection Metropolis Sampling,就是ARMS, 想要调用C的函数,比如一些GSL库的函数都没有问题,但是主调用函数太复杂:

int arms (double *xinit, int ninit, double *xl, double *xr,

          double (*myfunc)(double x, void *mydata), void *mydata,

          double *convex, int npoint, int dometrop, double *xprev, double *xsamp,

          int nsamp, double *qcent, double *xcent, int ncent,

          int *neval);

或者是简单型: int arms_simple (int ninit, double *xl, double *xr,

                 double (*myfunc)(double x, void *mydata), void *mydata,

                 int dometrop, double *xprev, double *xsamp);

按照3楼所说double *,int * 都没有问题,但是那个密度函数 double(*myfunc)和void *mydata怎么弄呢?

ps: R里的arms在包HI里,虽然根本上也是调用c的arms而没有arms_simple,但好像我分别执行了,结果有点出入.可能是平台的原因?R的arms我执行50000次大概2个小时,而c只要5分钟!如果密度函数再复杂点,呵呵,10000次的R执行就要7个小时,我都要疯了.:)

再简单说下这个算法: 用于预测经济模型,这个模型有n个参数,就要循环n*(~10k)次循环.一般1万次后可以认为是趋于稳定了.

取样一般每40,50个数取一.

感兴趣的朋友可以看看C源文件:arms.c:http://www.maths.leeds.ac.uk/~wally.gilks/adaptive.rejection/arms.method/arms_method.zip

yanlinlin82

double (*myfunc)(double x, void *mydata) 是函数指针，void *mydata 是传给该函数（指针）的参数。

caocheng8230

R调C++没有问题。

在头文件中加上extern "C" __declspec(dllexport) 函数申明

就可以导出C++的函数了，

在函数的定义中使用C++的库，比如BOOST，STL，STLPORT，ACE，WIDGET都可以。

不过要注意的是好像函数的申明中的参数最好用C中的那些数据类型，而像iostream,vector等C++才有的类型最好别用。

欢迎指正

caocheng8230

UNPROTECT(2); //这个原理我不太懂，从形式上看前面有多少个PROTECT

这儿的UNPROTECT的作用是动态释放前面PROTECT的变量。

有点像C++中的new和delete

或者C中的malloc和free

我想在PROTECT中将申请的变量压入堆栈，并且申请空间

而在UNPRO中将这些申请的空间出堆栈，并且释放空间

所有在UNPRO中要指明释放多少变量。

caocheng8230

觉得这个帖子非常好，希望大家多多讨论这个话题。

yanlinlin82

没错，关键是接口方面使用C语言的形式，接口函数的参数也使用R所支持的基本类型。除此之外，函数内部运算是可以随意使用STL、boost等库的。配合上编译器的优化，能够有效的提升计算效率。而且，C++的模板运用得恰当，会比C语言、甚至是手工优化的汇编语言，运行效率还要高。

okbandage

呃,我知道是函数指针,问题是如三楼那样用SEXP类型的话,再转换回来怎么用?比如int* 可以PROTECT(n=AS_INTEGER(n))

总没有AS_VOID()的命令吧?

Ihavenothing

其实这也是我一直想弄清楚的一个问题，因为常见的数据类型都可以转化到SEXP中，唯独函数类型不知道怎么转。当然了，如果用一楼的调用方法的话就可以直接用函数指针，声明为void类型。

等高手解决吧。[s:11]

caocheng8230

同求解决方法。

wentrue

r的循环操作不是一般的慢，现在我是能不用则就不用了

[quote]引用楼主cloud_wei于2009-03-18 23:32发表的 WIN-XP下R轻松调用C :

1.安装Rtools，http://www.murdoch-sutherland.com/Rtools/Rtools.exe这个在写R包时要用，当然这里不会提到。

2.配置环境变量,“我的电脑”-->“属性”-->“高级”-->“环境变量”-->“系统变量”-->PATH，在后面添加：D:\Rtools\bin; D:\Rtools\perl\bin; D:\Rtools\MinGW\bin;D:\R-2.8.1\bin（前三个取决于Rtools的安装位置，最后一个取决于R安装的位置）

3.编写C代码（命名为fac3.c），下面程序得到i*j*k（1<=i, j, k<=n）的和，注意：参数必须用指针表示(对应R中的向量)，且编写的C函数不能有显式返回值，即函数返回要声明为void；（参见http://www.wentrue.net/blog/?p=72，该文是在linux下的。）

<br />
....... [url=http://cos.name/bbs/job.php?action=topost&tid=14434&pid=tpc][/url]<br />
[/quote]

Ihavenothing

myfunc指的是你自己定义的函数还是要用R里面的？

okbandage

是我想在r里调用的c的函数.

Ihavenothing

那完全可以用已有的C程序计算出结果，然后拿SEXP封装一下就是了。