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人们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[根据Petr Pikal和David Hinds在2004年的r-help列表中的帖子]列出(和/或排序)最大的对象,偶尔列出rm()其中的一些.但到目前为止,最有效的解决方案是在具有充足内存的64位Linux下运行.

人们想分享其他任何好玩的伎俩吗？请发一个帖子.

# 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, …

我定期编程.好吧,我一直在编程,但有时会以内存错误的形式赶上我.我开始在使用rm()命令删除对象时执行一些纪律,事情变得更好.我在网上看到有关gc()在删除大型数据对象后是否应该显式调用的混合消息.有人说在R返回内存错误之前它会运行,gc()而其他人则说手动强制gc是一个好主意.

我应该gc()在删除大型对象后运行以确保最大的内存可用性吗？