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)
}

当前回答

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
}

其他回答

Rm (list=ls())是一种让你保持诚实和保持事物可重复性的好方法。

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。

这是对这个优秀的老问题的一个新的回答。来自哈德利的高级R:

install.packages("pryr")

library(pryr)

object_size(1:10)
## 88 B

object_size(mean)
## 832 B

object_size(mtcars)
## 6.74 kB

(http://adv-r.had.co.nz/memory.html)

除了以上回答中给出的更通用的内存管理技术外,我总是尽可能地减小对象的大小。例如,我处理非常大但非常稀疏的矩阵,换句话说,大多数值为零的矩阵。使用“矩阵”包(大写很重要),我能够将我的平均对象大小从~2GB减小到~200MB,简单如下:

my.matrix <- Matrix(my.matrix)

Matrix包包含的数据格式可以像常规矩阵一样使用(不需要更改其他代码),但能够更有效地存储稀疏数据,无论是加载到内存中还是保存到磁盘中。

此外,我收到的原始文件是“长”格式的,其中每个数据点都有变量x, y, z, I。将数据转换为只有变量I的x * y * z维度数组更有效。

了解你的数据并使用一些常识。

我使用数据。表方案。使用它的:=运算符,你可以:

通过引用添加列 通过引用修改现有列的子集,通过引用修改组 通过引用删除列

这些操作都不会复制(可能很大的)数据。连一张桌子都没有。

聚合也特别快,因为数据。表使用更少的工作内存。

相关链接:

来自数据的新闻。表,伦敦R展示,2012年 什么时候我应该在data.table中使用:=操作符?