需要解释gc()函数，可以查看内存使用情况。同样，在清除了大的对象之后，使用gc()以释放内存使用空间。
李航在”参考网址2“中提到，对于大矩阵的操作，尽量避免使用cbind和rbind之类，因为这会让内存不停地分配空间。“对于长度增加的矩阵，尽量先定义一个大矩阵，然后逐步增加”和“注意清除中间对象”。
使用bigmemory家族：bigmemory, biganalytics, synchronicity, bigtabulate and bigalgebra， 同时还有
biglm。
bigmemory package的使用：
1. 建立big.memory对象
bigmemory采用C++的数据格式来“模仿”R中的matrix。
编写大数据格式文件时候，可以先建立filebacked.big.matrix
big.matrix(nrow, ncol, type = options()$bigmemory.default.type, init = NULL, dimnames = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared = TRUE)
filebacked.big.matrix(nrow, ncol, type = options()$bigmemory.default.type, init = NULL, dimnames = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL)
as.big.matrix(x, type = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared=TRUE)
使用注意：
big.matrix采用两种方式储存数据：一种是big.matrix默认的方式，如果内存空间比较大，可以尝试使用；另外一种是filebacked.big.matrix，这种储存方法可能会备份文件（file-backings），而且需要descriptor file；
“init”指矩阵的初始化数值，如果设定，会事先将设定的数值填充到矩阵中；如果不设置，将处理为NA
"type"是指在big.matrix中atomic element的储存格式，默认是“double”(8 byte)，可以改为“integer”(4 byte), "short"(2 byte) or "char"(1 byte)。注意：这个包不支持字符串的储存，type = "char"是指ASCII码字母。
在big.matrix非常大的时候，避免使用rownames和colnames(并且bigmemory禁止用名称访问元素)，因为这种做法非常占用内存。如果一定要改变，使用options(bigmemory.allow.dimnames=TRUE)，之后colnames, rownames设置。
直接在命令提示符后输入x（x是一个big matrix），将返回x的描述，不会出现所有x中所有内容。因此，注意x[ , ](打印出矩阵全部内容)；
如果big.matrix有很多列，那么应该将其转置后储存；（不推荐）或者将参数“separated”设置为TRUE，这样就将每一列分开储存。否则，将用R的传统方式（column major的方式）储存数据。
如果建立一个filebacked.big.matrix，那么需要指定backingfile的名称和路径+descriptorfile。可能多个big.matrix对象对应唯一一个descriptorfile，即如果descriptorfile改变，所以对应的big.matrix随之改变；同样，decriptorfile随着big.matrix的改变而改变；如果想维持一种改变，需要重新建立一个filebacked.big.matrix。attach.big.matrix(descriptorfile or describe(big.matrix))函数用于将一个descriptorfile赋值给一个big.matrix。这个函数很好用，因为每次在创建一个filebacked.big.matrix后，保存R并退出后，先前创建的矩阵会消失，需要再attach.big.matrix以下
2. 对big.matrix的列的特定元素进行条件筛选
对内存没有限制；而且比传统的which更加灵活（赞！）
mwhich(x, cols, vals, comps, op = 'AND')
x既可以是big.matrix，也可以是传统的R对象；
cols：行数
vals：cutoff，可以设定两个比如c(1, 2)
comps：'eq'(==), 'neq'(!=), 'le'(<), 'lt'(<=), 'ge'(>) and 'gt'(>=)
op：“AND”或者是“OR”
可以直接比较NA，Inf和-Inf
3.bigmemory中其他函数
nrow, ncol, dim, dimnames, tail, head, typeof继承base包
big.matrix, is.big.matrix, as.big.matrix, attach.big.matrix, describe, read.big.matrix, write.big.matrix, sub.big.matrix, is.sub.big.matrix为特有的big.matrix文件操作；filebacked.big.matrix, is.filebacked（判断big.matrix是否硬盘备份） , flush(将filebacked的文件刷新到硬盘备份上)是filebacked的big.matrix的操作。
mwhich增强base包中的which， morder增强order，mpermute（对matrix中的一列按照特定序列操作，但是会改变原来对象，这是为了避免内存溢出）
big.matrix对象的copy使用deepcopy(x, cols = NULL, rows = NULL, y = NULL, type = NULL, separated = NULL, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared=TRUE)
biganalytics package的使用
biganalytics主要是一些base基本函数的扩展，主要有max, min, prod, sum, range, colmin, colmax, colsum, colprod, colmean, colsd, colvar, summary, apply（只能用于行或者列，不能用行列同时用）等
比较有特色的是bigkmeans的聚类
剩下的biglm.big.matrix和bigglm.big.matrix可以参考Lumley's biglm package。
bigtabulate package的使用
并行计算限制的突破：
使用doMC家族：doMC, doSNOW, doMPI, doRedis, doSMP和foreach packages.
foreach package的使用
foreach(..., .combine, .init, .final=NULL, .inorder=TRUE, .multicombine=FALSE, .maxcombine=if (.multicombine) 100 else 2, .errorhandling=c('stop', 'remove', 'pass'), .packages=NULL, .export=NULL, .noexport=NULL, .verbose=FALSE)
foreach的特点是可以进行并行运算，如在NetWorkSpace和snow？
%do%严格按照顺序执行任务（所以，也就非并行计算），%dopar%并行执行任务
...：指定循环的次数；
.combine：运算之后结果的显示方式，default是list，“c”返回vector， cbind和rbind返回矩阵，"+"和"*"可以返回rbind之后的“+”或者“*”
.init：.combine函数的第一个变量
.final：返回最后结果
.inorder：TRUE则返回和原始输入相同顺序的结果（对结果的顺序要求严格的时候），FALSE返回没有顺序的结果（可以提高运算效率）。这个参数适合于设定对结果顺序没有需求的情况。
.muticombine：设定.combine函数的传递参数，default是FALSE表示其参数是2，TRUE可以设定多个参数
.maxcombine：设定.combine的最大参数
.errorhandling：如果循环中出现错误，对错误的处理方法
.packages：指定在%dopar%运算过程中依赖的package（%do%会忽略这个选项）。
getDoParWorkers( ) ：查看注册了多少个核，配合doMC package中的registerDoMC( )使用
getDoParRegistered( ) ：查看doPar是否注册；如果没有注册返回FALSE
getDoParName( ) ：查看已经注册的doPar的名字
getDoParVersion( )：查看已经注册的doPar的version
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# foreach的循环次数可以指定多个变量，但是只用其中最少？的
>foreach(a = 1:10, b = rep(10, 3)) %do% (a*b)
[[1]]
[1] 10
[[2]]
[1] 20
[[3]]
[1] 30
# foreach中.combine的“+”或者“*”是cbind之后的操作；这也就是说"expression"返回一个向量，会对向量+或者*
>foreach(i = 1:4, .combine = "+") %do% 2
[1] 8
>foreach(i = 1:4, .combine = "rbind") %do% rep(2, 5)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
result.122222
result.222222
result.322222
result.422222
>foreach(i = 1:4, .combine = "+") %do% rep(2, 5)
[1] 8 8 8 8 8
>foreach(i = 1:4, .combine = "*") %do% rep(2, 5)
[1] 16 16 16 16 16
=============================================
iterators package的使用
iterators是为了给foreach提供循环变量，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。
iter(obj, ...)：可以接受iter, vector, matrix, data.frame, function。
nextElem(obj, ...)：接受iter对象，显示对象数值。
以matrix为例，
iter(obj, by=c('column', 'cell', 'row'), chunksize=1L, checkFunc=function(...) TRUE, recycle=FALSE, ...)
by：按照什么顺序循环；matrix和data.frame都默认是“row”，“cell”是按列依次输出（所以对于“cell”，chunksize只能指定为默认值，即1）
chunksize：每次执行函数nextElem后，按照by的设定返回结果的长度。如果返回结构不够，将取剩余的全部。
checkFunc=function(...) TRUE：执行函数checkFun，如果返回TRUE，则返回；否则，跳过。
recycle：设定在nextElem循环到底（“错误: StopIteration”）是否要循环处理，即从头再来一遍。
以function为例
iter(function()rnorm(1))，使用nextElem可以无限重复；但是iter(rnorm(1))，只能来一下。
更有意思的是对象如果是iter，即test1 <- iter(obj)test2 <- iter(test1)，那么这两个对象是连在一起的，同时变化。
==============================================
>a
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]159 13 17
[2,]26 10 14 18
[3,]37 11 15 19
[4,]48 12 16 20
>i2 <- iter(a, by = "row", chunksize=3)
>nextElem(i2)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]159 13 17
[2,]26 10 14 18
[3,]37 11 15 19
>nextElem(i2) #第二次iterate之后，只剩下1行，全部返回
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]48 12 16 20
>i2 <- iter(a, by = "column", checkFunc=function(x) sum(x) >50)
>nextElem(i2)
[,1]
[1,] 13
[2,] 14
[3,] 15
[4,] 16
>nextElem(i2)
[,1]
[1,] 17
[2,] 18
[3,] 19
[4,] 20
>nextElem(i2)
错误: StopIteration
>colSums(a)
[1] 10 26 42 58 74
>testFun <- function(x){return(x+2)}
>i2 <- iter(function()testFun(1))
>nextElem(i2)
[1] 3
>nextElem(i2)
[1] 3
>nextElem(i2)
[1] 3
>i2 <- iter(testFun(1))
>nextElem(i2)
[1] 3
>nextElem(i2)
错误: StopIteration
>i2 <- iter(testFun(1))
>i3 <- iter(i2)
>nextElem(i3)
[1] 3
>nextElem(i2)
错误: StopIteration
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iterators package中包括
irnorm(..., count)；irunif(..., count)；irbinom(..., count)；irnbinom(..., count)；irpois(..., count)中内部生成iterator的工具，分别表示从normal，uniform，binomial，negativity binomial和Poisson分布中随机选取N个元素，进行count次。其中，negative binomial分布：其概率积累函数(probability mass function)为掷骰子，每次骰子为3点的概率为p，在第r+k次恰好出现r次的概率。
icount(count)可以生成1:conunt的iterator；如果count不指定，将从无休止生成1:Inf
icountn(vn)比较好玩，vn是指一个数值向量（如果是小数，则向后一个数取整，比如2.3 -->3）。循环次数为prod(vn)，每次返回的向量中每个元素都从1开始，不超过设定 vn，变化速率从左向右依次递增。
idiv(n, ..., chunks, chunkSize)返回截取从1:n的片段长度，“chunks”和“chunkSize”不能同时指定，“chunks”为分多少片段（长度从大到小），“chunkSize”为分段的最大长度（长度由大到小）
iapply(X, MARGIN)：与apply很像，MARGIN中1是row，2是column
isplit(x, f, drop=FALSE, ...)：按照指定的f划分矩阵
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>i2 <- icountn(c(3.4, 1.2))
>nextElem(i2)
[1] 1 1
>nextElem(i2)
[1] 2 1
>nextElem(i2)
[1] 3 1
>nextElem(i2)
[1] 4 1
>nextElem(i2)
[1] 1 2
>nextElem(i2)
[1] 2 2
>nextElem(i2)
[1] 3 2
>nextElem(i2)
[1] 4 2
>nextElem(i2)
错误: StopIteration
1、从分类上，两种语言各有优势：（1）python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。在数据的载入和分发，python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃。
（2）R 主要是统计学家为解决数据分析领域问题而开发的语言，R 语言的优势则是在于：
统计学家和几乎覆盖整个统计领域的前沿算法（3700+ 扩展包）；开放的源代码（free, in both senses），可以部署在任何操作系统，比如 Windows, Linux, Mac OS X, BSD, Unix强大的社区支持；高质量、广泛的统计分析、数据挖掘平台；重复性的分析工作（Sweave = R + LATEX），借助 R 语言的强大的分析能力 + LaTeX 完美的排版能力，可以自动生成分析报告；方便的扩展性，包括可通过相应接口连接数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、同 Python、Java、C、C++ 等语言进行互调，提供 API 接口均可以调用，比如 Google、Twitter、Weibo，其他统计软件大部分均可调用 R，比如 SAS、SPSS、Statistica等，甚至一些比较直接的商业应用，比如 Oracle R Enterprise, IBM Netezza, R add-on for Teradata, SAP HANA, Sybase RAP。
2、关于如何优雅地处理，则是一项艺术家的工作，如果有看过TED演讲的话，可以看到很多可视化的数据分析结果，这些都是非常cool的。
3、综上所述，首先，要针对特定的问题分清楚问题的核心，和研究的方法；然后，挑选合适的工具，进行分析；最后，则是通过艺术家般的想象力，通过数据可视化表达清楚。
