r语言内存不足可以用虚拟内存吗

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r语言内存不足可以用虚拟内存吗,第1张

可以。出现r语言内存不足的问题很常见,可以在windows中对数据的虚拟内存进行适当上限的调整。r语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器,该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点,开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。

R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势,并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言,R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素

R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势,R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一,其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能,R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项,帮助开发人员构建自己的工具及方法,从而顺利实现数据分析,人们能够在无需申请权限的前提下对其进行扩展。,它最大的优势就是以自由软件的姿态出现。其源代码以及所有一切都可供,R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。

R的短板在于安全性与内存管理。说了这么多优势,R语言当然也存在着一定不足。内存管理、速度与效率可能是R语言面临的几大最为严峻的挑战,在这方面,人们仍然需要努力推动,而且也确实正在推动其进展与完善。R语言在设计思路上太太古老。这种语言的设计局限有时候会令大规模数据集处理工作遇到难题,此外,R语言无法被嵌入到网络浏览器当中,我们不能利用它开发Web类或者互联网类应用程序。再有,我们基本上没办法利用R语言当作后端服务器执行计算任务,因为它在网络层面缺乏安全性保障,长久以来,R语言当中始终缺少充足的交互元素。

R语言并不单纯面向高端程序员,我甚至并不认为R语言只适用于程序员。它非常适合那些面向数据并试图解决相关问题的用户,无论他们的实际编程能力如何

有个比较简单暴力的方法是fread里的nrows参数设置。

R所有读取数据的函数都有nrows和skip这两个参数,可以写个循环,一个文件分段读取,skip跳过前面读过的,用nrows控制最大读入行数,防止内存不足。

分段处理之后将文件写入本地,用rm将比较大的变量消除掉,用gc()释放这部分内存。

——好处是简单粗暴多平台可用,缺点是,真的很慢……

如果有条件还是建议申请个服务器来跑,比如学生可以询问导师院系有没有用于大型计算的服务器。

另外Unix系统对内存的限制确实是比Windows好些,可惜我也不知道正确的打开方式QAQ