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本篇文章為大家展示了使用R語言如何測試電腦的性能,內容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
R語言是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境,屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件,它是一個用于統計計算和統計制圖的優秀工具。
rm(list=ls()) set.seed(123) # 設置矩陣的行數 n = 10000 # 生成一個矩陣 value = rnorm(n*n, 10,3) mat = matrix(value,n,n) # 測試電腦性能 system.time({ # 矩陣求逆 ainv = solve(mat) }) # 測試電腦性能 system.time({ # 矩陣相乘 re = mat %*% t(mat) })
代碼解釋
首先把R中的變量清空
設計隨機種子數,生成的隨機數就是一樣的
然后生成10000*10000的矩陣
測試1:矩陣求逆
測試2:矩陣相乘
測試結果是運行時間。
我的個人電腦是這個樣子滴:
矩陣求逆運行了1011
秒矩陣相乘運行了925
秒
# 個人電腦,16G內存 # > # 測試電腦性能 # > system.time({ # + # 矩陣求逆 # + ainv = solve(mat) # + }) # 用戶 系統 流逝 # 1007.69 0.62 1011.49 # > # > # > # > # 測試電腦性能 # > system.time({ # + # 矩陣相乘 # + re = mat %*% t(mat) # + }) # 用戶 系統 流逝 # 915.02 0.75 925.86
矩陣求逆運行了6.4
秒矩陣相乘運行了3.32
秒
# 公司服務器測試結果 # > # 測試電腦性能 # > system.time({ # + # 矩陣求逆 # + ainv = solve(mat) # + }) # 用戶 系統 流逝 # 146.428 10.211 6.405 # > # 測試電腦性能 # > system.time({ # + # 矩陣相乘 # + re = mat %*% t(mat) # + }) # 用戶 系統 流逝 # 79.945 10.179 3.323
1011s VS 4s!!!
貨比貨要扔……
補一刀
同事發過來一個CPU的天梯,我看了自己所在的位置,默默的關上了電腦:
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