Согласен, никогда нельзя быть уверенным на 100%. Наверное какое-то ускорение можно получить и средствами R, но интересуют не проценты прироста, а возможность многократного ускорения. Данных не особенно много, так что вопрос хранения вряд ли сильно изменит картину. Что касается data.table, то хотя они и быстрее, чем data.frame, но матрицы ещё быстрее. Так что если задача не про анализ разнородных данных в таблице с миллионами строк, то наверное в первую очередь лучше использовать матрицы.
В данном случае задача не очень сводится к типовым задачам анализа данных, это компьютерная симуляция. Написал на R, так как это был самый доступный для меня инструмент, но явно симуляции - это не то, подо что данный язык заточен. Обычно все советы в подобных случаях сводятся к тому, что хорошо бы вычислительную часть переписать на чём-нибудь более быстром, поэтому я сразу и сформулировал вопрос в таком виде.
Предложение насчёт Python вообще не совсем понятное. Они с R оба известны своей медленностью [1, 2], так что если уж переписывать, то не с одного на другой, а на что-то более быстрое.
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.
В данном случае задача не очень сводится к типовым задачам анализа данных, это компьютерная симуляция. Написал на R, так как это был самый доступный для меня инструмент, но явно симуляции - это не то, подо что данный язык заточен. Обычно все советы в подобных случаях сводятся к тому, что хорошо бы вычислительную часть переписать на чём-нибудь более быстром, поэтому я сразу и сформулировал вопрос в таком виде.
Предложение насчёт Python вообще не совсем понятное. Они с R оба известны своей медленностью [1, 2], так что если уж переписывать, то не с одного на другой, а на что-то более быстрое.