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　　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。

Rcpp的简单介绍

5分钟上手

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。

　　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'length3221864bytes ( 3.1MB)

　　downloaded 3.1MB

　　package‘Rcpp’ successfully unpacked andMD5 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>

　　usingnamespacestd;

　　usingnamespaceRcpp;

　　//[[Rcpp::export]]

　　stringhello(stringname){

　　cout<< "hello "<< name << endl;

　　returnname;

　　}

　　/*** 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。

　　生成的代码模板如下

　　#include<Rcpp.h>

　　usingnamespaceRcpp;

　　// 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){

　　returnx * 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]]

　　charchar_type(charx){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp::export]]

　　intint_type(intx){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp::export]]

　　doubledouble_type(doublex){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp::export]]

　　boolbool_type(boolx){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp::export]]

　　voidvoid_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()

　　returnvoid

　　> 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){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　StringVector StringVector_ type(StringVector x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　NumericVector NumericVector_ type(NumericVector x) {

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　IntegerVector IntegerVector_ type(IntegerVector x) {

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　DoubleVector DoubleVector_ type(DoubleVector x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　LogicalVector LogicalVector_ type(LogicalVector x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　DateVector DateVector_ type(DateVector x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　DatetimeVector DatetimeVector_ type(DatetimeVector x){

　　returnx;

　　}

　　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- 1.53221720.5004307

　　[ 1] "numeric"

　　> NumericVector_ type(c(rnorm( 5),NA,TRUE)) # NA不处理，TRUE为1

　　[ 1] 0.17009250.5169612- 0.36226371.0763204- 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] 1191

　　[ 1] "integer"

　　> IntegerVector_ type(c( 11, 9.9, 1.2,NA,TRUE)) # NA不处理，TRUE为1

　　[ 1] 1191NA 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- 0.89769130.2744319- 1.52782191.2010569

　　[ 1] "numeric"

　　> DoubleVector_ type(c(rnorm( 5),NA,TRUE)) # NA不处理，TRUE为1

　　[ 1] 2.06571480.28100032.1080900- 1.27836930.2198551

　　[ 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){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　StringMatrix StringMatrix_ type(StringMatrix x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　NumericMatrix NumericMatrix_ type(NumericMatrix x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　IntegerMatrix IntegerMatrix_ type(IntegerMatrix x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　LogicalMatrix LogicalMatrix_ type(LogicalMatrix x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　ListMatrix ListMatrix_ type(ListMatrix x){

　　returnx;

　　}

　　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,] 1.23154982.32342690.59741430.9072356

　　[ 2,] 0.34848110.3814024- 0.20183240.8717205

　　[ 3,] - 0.20252852.1076947- 0.34339481.1523710

　　[ 4,] - 1.4948252- 0.7724951- 0.7681800- 0.5406494

　　[ 5,] 0.48159041.4930873- 1.14442580.2537099

　　[ 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,] 1358

　　[ 2,] 1368

　　[ 3,] 1469

　　[ 4,] 2479

　　[ 5,] 25710

　　[ 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,] 11111

　　[ 2,] "2""2""2""2""2"

　　[ 3,] NA NA NA NA NA

　　[ 4,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

　　[ 5,] 11111

　　[ 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){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

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　　Datetime Datetime_ type(Datetime x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　S4 S4_ type(S4 x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　RObject RObject_ type(RObject x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　SEXP SEXP_ type(SEXP x){

　　returnx;

　　}

　　// [[Rcpp:: export]]

　　Environment Environment_ type(Environment x){

　　returnx;

　　}

　　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- 1.88449941

　　20.60539352

　　3- 0.76939853

　　[ 1] "data.frame"

　　# list类型

　　> a20<-List_ type(list(a= 1,b= '2',c=NA,d=TRUE))

　　> a20;class(a20)

　　[ 1] 1

　　[ 1] "2"

　　[ 1] NA

　　[ 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"

　　# 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- 0.53961401

　　20.16947992

　　3- 1.88185963

　　> 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。

　　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。

　　作者介绍：

　　张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。

　　10年IT编程背景，精通R ,Java, Nodejs 编程，获得10项SUN及IBM技术认证。丰富的互联网应用开发架构经验，金融大数据专家。个人博客 http://fens.me， Alexa全球排名70k。

　　著有《R的极客理想-工具篇》、《R的极客理想-高级开发篇》，合著《数据实践之美》，新书《R的极客理想-量化投资篇》(即将出版)。

　　《R的极客理想-工具篇》京东购买快速通道：https://item.jd.com/11524750.html

　　《R的极客理想-高级开发篇》京东购买快速通道：https://item.jd.com/11731967.html

　　《数据实践之美》京东购买快速通道：https://item.jd.com/12106224.html

　　转载请保留以下内容：

　　本文来源自天善社区张丹老师的博客（公众号）。

　　原文链接： https://ask.hellobi.com/blog/fensme/6684

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