人们使用什么技巧来管理交互式R会话的可用内存?我使用下面的函数[基于Petr Pikal和David Hinds在2004年发布的r-help列表]来列出(和/或排序)最大的对象，并偶尔rm()其中一些对象。但到目前为止最有效的解决办法是……在64位Linux下运行，有充足的内存。
大家还有什么想分享的妙招吗?请每人寄一份。
# improved list of objects
.ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by,
decreasing=FALSE, head=FALSE, n=5) {
napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x)
fn(get(x, pos = pos)))
names <- ls(pos = pos, pattern = pattern)
obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1])
obj.mode <- napply(names, mode)
obj.type <- ifelse(is.na(obj.class), obj.mode, obj.class)
obj.size <- napply(names, object.size)
obj.dim <- t(napply(names, function(x)
as.numeric(dim(x))[1:2]))
vec <- is.na(obj.dim)[, 1] & (obj.type != "function")
obj.dim[vec, 1] <- napply(names, length)[vec]
out <- data.frame(obj.type, obj.size, obj.dim)
names(out) <- c("Type", "Size", "Rows", "Columns")
if (!missing(order.by))
out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
if (head)
out <- head(out, n)
out
}
# shorthand
lsos <- function(..., n=10) {
.ls.objects(..., order.by="Size", decreasing=TRUE, head=TRUE, n=n)
}
使用环境而不是列表来处理占用大量工作内存的对象集合。
原因是:每当列表结构的一个元素被修改时，整个列表都会被临时复制。如果列表的存储需求大约是可用工作内存的一半，这就会成为一个问题，因为这时必须将数据交换到慢速硬盘上。另一方面，环境不受这种行为的影响，它们可以类似于列表。
这里有一个例子:
get.data <- function(x)
{
# get some data based on x
return(paste("data from",x))
}
collect.data <- function(i,x,env)
{
# get some data
data <- get.data(x[[i]])
# store data into environment
element.name <- paste("V",i,sep="")
env[[element.name]] <- data
return(NULL)
}
better.list <- new.env()
filenames <- c("file1","file2","file3")
lapply(seq_along(filenames),collect.data,x=filenames,env=better.list)
# read/write access
print(better.list[["V1"]])
better.list[["V2"]] <- "testdata"
# number of list elements
length(ls(better.list))
结合结构，如大。矩阵或数据。表允许修改其内容的地方，非常有效的内存使用可以实现。
当我在一个有很多中间步骤的大型项目中工作时，我会尽量减少对象的数量。而不是创建许多唯一的对象
Dataframe -> step1 -> step2 -> step3 -> result
raster->多pliedrast -> meanRastF -> sqrtRast -> resultRast
我使用临时对象，我称之为temp。
Dataframe -> temp -> temp -> temp -> result
这样就少了一些中间文件，多了一些概览。
raster <- raster('file.tif')
temp <- raster * 10
temp <- mean(temp)
resultRast <- sqrt(temp)
为了节省更多内存，我可以在不再需要时简单地删除temp。
rm(temp)
如果我需要几个中间文件，我使用temp1, temp2, temp3。
对于测试，我使用test, test2，…
在将数据框架传递给回归函数的data=参数时，我积极地使用子集参数，只选择所需的变量。如果我忘记向公式和select=向量添加变量，确实会导致一些错误，但由于减少了对象的复制，它仍然节省了大量时间，并显著减少了内存占用。假设我有400万条记录和110个变量(我确实有)。例子:
# library(rms); library(Hmisc) for the cph,and rcs functions
Mayo.PrCr.rbc.mdl <-
cph(formula = Surv(surv.yr, death) ~ age + Sex + nsmkr + rcs(Mayo, 4) +
rcs(PrCr.rat, 3) + rbc.cat * Sex,
data = subset(set1HLI, gdlab2 & HIVfinal == "Negative",
select = c("surv.yr", "death", "PrCr.rat", "Mayo",
"age", "Sex", "nsmkr", "rbc.cat")
) )
通过设置上下文和策略:gdlab2变量是一个逻辑向量，它是为一组实验室测试的所有正常或几乎正常值的数据集中的主题构建的，而HIVfinal是一个字符向量，总结了艾滋病毒的初步和确认测试。
