最近有一篇文章从三个纬度介绍了 R 这 20 年的发展。 我提取一些结果和大家分享。 作者使用了一段测试代码: 运行时间如下图所示 上面的数字仅代表了许多 CRAN 镜像中的一个,因此包下载的真实数量要高得多,图表的信息价值主要在增长: 原文地址:https://jozef.io/r921-happy-birthday-r/ 本文作者:思考问题的熊 版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均采用 知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议 (CC BY-NC-ND 4.0) 进行许可。 如果你对这篇文章感兴趣,欢迎通过邮箱或者微信订阅我的 「熊言熊语」会员通讯,我将第一时间与你分享肿瘤生物医药领域最新行业研究进展和我的所思所学所想,点此链接即可进行免费订阅。
测试 R 的运行速度
col_len <- function(n) {
len <- 0
while (n > 1) {
len <- len + 1
if ((n %% 2) == 0)
n <- n / 2
else {
n <- (n * 3 + 1) / 2
len <- len + 1
}
}
len
}
res <- lapply(
1:10,
function(i) {
gc()
system.time(
max(sapply(seq(from = 1, to = 999999), col_len))
)
}
)
R 包数量的增长速度
R 包的下载量
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