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，…
我喜欢Dirk的.ls.objects()脚本，但我总是眯着眼睛数大小列中的字符。所以我做了一些丑陋的hack，使它呈现出漂亮的格式大小:
.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.prettysize <- sapply(obj.size, function(r) prettyNum(r, big.mark = ",") )
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.prettysize, obj.dim)
names(out) <- c("Type", "Size", "PrettySize", "Rows", "Columns")
if (!missing(order.by))
out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
out <- out[c("Type", "PrettySize", "Rows", "Columns")]
names(out) <- c("Type", "Size", "Rows", "Columns")
if (head)
out <- head(out, n)
out
}
