R：给定坐标的快速滑动窗口

Posted 2023-02-14

【中文标题】R：给定坐标的快速滑动窗口

【英文标题】：R: fast sliding window with given coordinates

【发布时间】：2012-12-20 23:40:21

【问题描述】：

我有一个数据表，其中 nrow 约为 100 万或 2，ncol 约为 200。

一行中的每个条目都有一个与之关联的坐标。

数据的一小部分：

[1,] -2.80331471  -0.8874522 -2.34401863   -3.811584   -2.1292443
[2,]  0.03177716   0.2588624  0.82877467    1.955099    0.6321881
[3,] -1.32954665  -0.5433407 -2.19211837   -2.342554   -2.2142461
[4,] -0.60771429  -0.9758734  0.01558774    1.651459   -0.8137684

前 4 行的坐标：

9928202 9928251 9928288 9928319

我想要的是一个给定数据和窗口大小的函数，它将返回一个大小相同的数据表，并在每列上应用一个平均滑动窗口。或者换句话说 - 对于每个行条目 i 它会找到坐标在 coords[i]-windsize 和 coords[i]+windsize 之间的条目，并将初始值替换为其中的值的平均值间隔（每列分别）。

速度是这里的主要问题。

这是我第一次使用这种功能。

doSlidingWindow <- function(intensities, coords, windsize) 
windHalfSize <- ceiling(windsize/2)
### whole range inds
RANGE <- integer(max(coords)+windsize)
RANGE[coords] <- c(1:length(coords)[1])

### get indeces of rows falling in each window
COORDS <- as.list(coords)
WINDOWINDS <- sapply(COORDS, function(crds) unique(RANGE[(crds-windHalfSize):
    (crds+windHalfSize)]) )

### do windowing

wind_ints <- intensities
wind_ints[] <- 0
for(i in 1:length(coords)) 
    wind_ints[i,] <- apply(as.matrix(intensities[WINDOWINDS[[i]],]), 2, mean)

return(wind_ints)

最后一个 for 循环之前的代码非常快，它为我提供了每个条目需要使用的索引列表。然而，一切都崩溃了，因为我需要将 for 循环研磨一百万次，获取我的数据表的子集，并确保我有不止一行能够同时处理所有的列。

我的第二种方法是将实际值粘贴在 RANGE 列表中，用零填充空白，然后从 zoo 包中进行 rollmean，对每一列重复。但这是多余的，因为 rollmean 会遍历所有间隙，我最终只会使用原始坐标的值。

非常感谢您在不使用 C 的情况下使其更快的任何帮助。

【问题讨论】：

我不是 zoo 的专家，但你确定使用 rollmean(data,fill=NA) 不够快吗？

如果你还是将数据存储在数据库中：使用 PostgreSQL 的数据库中的 sqldf 可以运行窗口统计。

致卡尔：rollmean 确实够快。但它不能处理任意坐标上的间隔。它只是在时间序列上使用固定的窗口大小，并且时间序列有固定的间隔。在这种情况下，间隔不是规则的，两点之间的空间可以是任意的。因此，如果我用 zoo 包的零填充所有空白 - 我将得到一个长度约为 5 亿的向量。在数据帧上使用 rollmean 是很痛苦的，尤其是当我只需要使用 rollmean 计算的 500 个中的几百万个时。

在最后一个循环中最好将行改为：wind_ints[i,] <- apply(matrix(intensities[WINDOWINDS[[i]],], ncol=ncol(intensities)), 2, mean)。当窗口中只有一行时，您的代码会导致错误的结果。

【参考方案1】：

数据生成：

N <- 1e5 # rows
M <- 200 # columns
W <- 10  # window size

set.seed(1)
intensities <- matrix(rnorm(N*M), nrow=N, ncol=M)
coords <- 8000000 + sort(sample(1:(5*N), N))

我用于基准测试的经过细微修改的原始函数：

doSlidingWindow <- function(intensities, coords, windsize) 
  windHalfSize <- ceiling(windsize/2)
  ### whole range inds
  RANGE <- integer(max(coords)+windsize)
  RANGE[coords] <- c(1:length(coords)[1])

  ### get indices of rows falling in each window
  ### NOTE: Each elements of WINDOWINDS holds zero. Not a big problem though.
  WINDOWINDS <- sapply(coords, function(crds) ret <- unique(RANGE[(crds-windHalfSize):(crds+windHalfSize)]))

  ### do windowing
  wind_ints <- intensities
  wind_ints[] <- 0
  for(i in 1:length(coords)) 
    # CORRECTION: When it's only one row in window there was a trouble
    wind_ints[i,] <- apply(matrix(intensities[WINDOWINDS[[i]],], ncol=ncol(intensities)), 2, mean)
  
  return(wind_ints)

---

可能的解决方案：

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1) 数据表

data.table 被称为快速子集，但this page（和其他与滑动窗口相关的）表明，情况并非如此。确实，data.table 的代码很优雅，但很遗憾很慢：

require(data.table)
require(plyr)
dt <- data.table(coords, intensities)
setkey(dt, coords)
aaply(1:N, 1, function(i) dt[WINDOWINDS[[i]], sapply(.SD,mean), .SDcols=2:(M+1)])

---

2) foreach+doSNOW

基本例程易于并行运行，因此，我们可以从中受益：

require(doSNOW)
doSlidingWindow2 <- function(intensities, coords, windsize) 
  NC <- 2 # number of nodes in cluster
  cl <- makeCluster(rep("localhost", NC), type="SOCK")
  registerDoSNOW(cl)

  N <- ncol(intensities) # total number of columns
  chunk <- ceiling(N/NC) # number of columns send to the single node

  result <- foreach(i=1:NC, .combine=cbind, .export=c("doSlidingWindow")) %dopar% 
    start <- (i-1)*chunk+1
    end   <- ifelse(i!=NC, i*chunk, N)
    doSlidingWindow(intensities[,start:end], coords, windsize)    
  

  stopCluster(cl)
  return (result)

基准测试显示我的双核处理器显着加速：

system.time(res <- doSlidingWindow(intensities, coords, W))
#    user  system elapsed 
# 306.259   0.204 307.770
system.time(res2 <- doSlidingWindow2(intensities, coords, W))
#  user  system elapsed 
# 1.377   1.364 177.223
all.equal(res, res2, check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE

---

3) Rcpp

是的，我知道你问“没有去 C”。但是，请看一下。这段代码是内联的，相当简单：

require(Rcpp)
require(inline)
doSlidingWindow3 <- cxxfunction(signature(intens="matrix", crds="numeric", wsize="numeric"), plugin="Rcpp", body='
  #include <vector>
  Rcpp::NumericMatrix intensities(intens);
  const int N = intensities.nrow();
  const int M = intensities.ncol();
  Rcpp::NumericMatrix wind_ints(N, M);

  std::vector<int> coords = as< std::vector<int> >(crds);
  int windsize = ceil(as<double>(wsize)/2);  

  for(int i=0; i<N; i++)
    // Simple search for window range (begin:end in coords)
    // Assumed that coords are non-decreasing
    int begin = (i-windsize)<0?0:(i-windsize);
    while(coords[begin]<(coords[i]-windsize)) ++begin;
    int end = (i+windsize)>(N-1)?(N-1):(i+windsize);
    while(coords[end]>(coords[i]+windsize)) --end;

    for(int j=0; j<M; j++)
      double result = 0.0;
      for(int k=begin; k<=end; k++)
        result += intensities(k,j);
      
      wind_ints(i,j) = result/(end-begin+1);
    
  

  return wind_ints;
')

基准测试：

system.time(res <- doSlidingWindow(intensities, coords, W))
#    user  system elapsed 
# 306.259   0.204 307.770
system.time(res3 <- doSlidingWindow3(intensities, coords, W))
#  user  system elapsed 
# 0.328   0.020   0.351
all.equal(res, res3, check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE

我希望结果是相当激励人心的。虽然数据适合内存 Rcpp 版本非常快。说，N <- 1e6 和 M <-100 我得到了：

   user  system elapsed 
  2.873   0.076   2.951

自然，在 R 开始使用 swap 之后，一切都会变慢。对于无法放入内存的非常大的数据，您应该考虑sqldf、ff 或bigmemory。

【讨论】：

您是否打算在第 1 节中声明 data.table 在子集化方面并不快，并声明虽然 data.table 很优雅但实际上并不快？该基准似乎也使用了plyr，并对组合进行了计时。似乎将行号向量传递给data.table 以分别获取多个副本。

这是一个更准确的链接：do rolling mean in j not repeated i subsets。

@Matthew Dowle，我知道data.table 在子集方面非常快，这就是我尝试的原因。但它似乎不是滚动窗口的正确工具（或者至少，我没有应付正确使用data.table 来加速计算）。

@Matthew Dowle，顺便说一句，您认为从答案中删除第 1 节更好吗？

没关系，这些cmets都覆盖了。在线使用data.table不好也是好事。

【参考方案2】：

Rollapply 非常适用于小型数据集。但是，如果您处理数百万行（基因组学），则速度会很慢。

以下功能超级快：

data <- c(runif(100000, min=0, max=.1),runif(100000, min=.05, max=.1),runif(10000, min=.05, max=1), runif(100000, min=0, max=.2))
slideFunct <- function(data, window, step)
  total <- length(data)
  spots <- seq(from=1, to=(total-window), by=step)
  result <- vector(length = length(spots))
  for(i in 1:length(spots))
    result[i] <- mean(data[spots[i]:(spots[i]+window)])
  
  return(result)

Details here.