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R语言里面如何高效编程
以下是一个简单的例子，展示了如何使用parallel包的mclapply函数来并行处理一个任务列表： # 加载parallel包 library(parallel) # 定义一个函数，这个函数将在并行处理中使用 function(x) { # 这里可以是任何你想并行处理的任务 return(x^2) } # 创建一个要处理的数据列表 my_data <- list(1, 2, 3, 4, 5) # 使用mclapply 函数进行并行处理 # mc.cores参数定义了要使用的核心数 results <- mclapply(my_data, my_function, mc.cores = 2) # 打印结果 print 需要注意的是，mclapply函数在Windows系统上可能无法工作，因为它依赖于Unix的fork系统调用。
84340编辑于 2023-09-04 - 来自专栏生信技能树
跟着生信技能树，学习 CIBERSORT
nu-regression",kernel="linear",nu=nus,scale=F) model } #Execute In a parallel way the SVM ####Windows没有办法用mclapply 开多核的，可以用parlapply library(parallel) if(Sys.info()['sysname'] == 'Windows') { out <- mclapply(1: svn_itor, res, mc.cores=1) }else { out <- mclapply(1:svn_itor, res, mc.cores=svn_itor) } # 运行了Support "linear",nu=nus,scale=F) model } if(Sys.info()['sysname'] == 'Windows') out <- parallel::mclapply (1:svn_itor, res, mc.cores=1) else out <- parallel::mclapply(1:svn_itor, res, mc.cores=svn_itor)
7.8K34发布于 2021-02-03 - 来自专栏生信菜鸟团
R tips：解决monocle的plot_genes_branched_heatmap函数报错
老办法，先使用traceback看一下报错的调用栈： traceback() 11: FUN(X[[i]], ...) 10: lapply(X = X, FUN = FUN, ...) 9: mclapply function (models, newdata = NULL, response_type = "response", cores = 1) { res_list <- mclapply
70900编辑于 2025-04-13 - 来自专栏小徐学爬虫
使用多进程库计算科学数据时出现内存错误
请确保你的计算任务是可以并行化的，并且注意到在Windows系统上，mclapply可能不如在Unix-like系统（如Linux或Mac OS X）上有效。
5.3K10编辑于 2024-01-22 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》7--高效优化
cl <- makeCluster(8) ... on.exit(stopCluster(cl)) # 如出错也退出，另一个常见用法，配合par()使用 Linux和macOS下的并行代码 使用mclapply
1.7K40发布于 2021-07-27 - 来自专栏生信技能树
cibersoft使用SVM算法实现去卷积
F) model } #Execute In a parallel way the SVM if(Sys.info()['sysname'] == 'Windows') { out <- mclapply (1:svn_itor, res, mc.cores=1) }else { out <- mclapply(1:svn_itor, res, mc.cores=svn_itor) } # 运行了Support
2K20发布于 2020-04-20 - 来自专栏Chris生命科学小站五年归档
【测评】提高R运行效率的若干方法
但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理
1.9K10编辑于 2023-02-28 - 来自专栏生信技能树
比较copykat和infercnv这两个从单细胞转录组数据推断肿瘤拷贝数变异技术差异
很不幸的是这个功能在Windows系统平台不支持： Error in parallel::mclapply(1:ncol(norm.mat), dlm.sm, mc.cores = n.cores) :
4.4K30编辑于 2021-12-04 - 来自专栏单细胞天地
CNS图表复现14—检查文献的inferCNV流程
do.call(rbind, mcmc[[j]]) : second argument must be a list In addition: Warning message: In parallel::mclapply
3.4K21发布于 2020-11-02 - 来自专栏生信菜鸟团
多组cellchat细胞通讯批量分析
stim,"_.RData")) return(NULL) } # 设置并行计算 num_cores <- 2 #detectCores() - 1 # 使用所有可用核心的 n-1 mclapply
1.2K10编辑于 2025-02-10 - 来自专栏单细胞天地
单细胞转录组高级分析二：转录调控网络分析
Warning message: In mclapply(argsList, FUN, mc.preschedule = preschedule, mc.set.seed = set.seed, :
19.5K57发布于 2020-09-04
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