本篇文章为大家展示了使用R语言如何测试电脑的性能,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境,属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
rm(list=ls())
set.seed(123)
# 设置矩阵的行数
n = 10000
# 生成一个矩阵
value = rnorm(n*n, 10,3)
mat = matrix(value,n,n)
# 测试电脑性能
system.time({
# 矩阵求逆
ainv = solve(mat)
})
# 测试电脑性能
system.time({
# 矩阵相乘
re = mat %*% t(mat)
})
代码解释
首先把R中的变量清空
设计随机种子数,生成的随机数就是一样的
然后生成10000*10000的矩阵
测试1:矩阵求逆
测试2:矩阵相乘
测试结果是运行时间。
我的个人电脑是这个样子滴:
矩阵求逆运行了1011
秒矩阵相乘运行了925
秒
# 个人电脑,16G内存
# > # 测试电脑性能
# > system.time({
# + # 矩阵求逆
# + ainv = solve(mat)
# + })
# 用户 系统 流逝
# 1007.69 0.62 1011.49
# >
# >
# >
# > # 测试电脑性能
# > system.time({
# + # 矩阵相乘
# + re = mat %*% t(mat)
# + })
# 用户 系统 流逝
# 915.02 0.75 925.86
矩阵求逆运行了6.4
秒矩阵相乘运行了3.32
秒
# 公司服务器测试结果
# > # 测试电脑性能
# > system.time({
# + # 矩阵求逆
# + ainv = solve(mat)
# + })
# 用户 系统 流逝
# 146.428 10.211 6.405
# > # 测试电脑性能
# > system.time({
# + # 矩阵相乘
# + re = mat %*% t(mat)
# + })
# 用户 系统 流逝
# 79.945 10.179 3.323
1011s VS 4s!!!
货比货要扔……
补一刀
同事发过来一个CPU的天梯,我看了自己所在的位置,默默的关上了电脑:
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