Посилання vs копії
Масштабована обробка даних в R
Simon Urbanek
Member of R-Core, Lead Inventive Scientist, AT&T Labs Research
Великі матриці та звичайні — спільне
- Виберіть підмножину
- Присвойте
Великі матриці та звичайні — відмінності
big.matrixзберігається на диску- Залишається між сеансами R
- Може бути спільною між сеансами R
R зазвичай робить копії під час присвоєння
Це створює копію a і присвоює її b.
a <- 42
b <- a
a
42
b
42
a <- 43
a
43
b
42
R зазвичай робить копії під час присвоєння
a <- 42foo <- function(a){a <- 43 paste("Inside the function a is", a)}
foo(a)
"Inside the function a is 43"
paste("Outside the function a is still", a)
"Outside the function a is still 42"
Не всі обʼєкти R копіюються
Ця функція змінює значення a у глобальному середовищі
foo <- function(a) {a$val <- 43
paste("Inside the function a is", a$val)}
a <- environment()
a$val <- 42
foo(a)
"Inside the function a is 43"
paste("Outside the function a$val is", a$val)
"Outside the function a$val is 43"
deepcopy()
# x — велика матриця
x <- big.matrix(...)
# x_no_copy і x посилаються на один обʼєкт
x_no_copy <- x
# x_copy і x — це різні обʼєкти
x_copy <- deepcopy(x)
Поведінка посилань
R не створює копії неявно
- Мінімізує використання памʼяті
- Скорочує час виконання
Не всі обʼєкти R копіюються
library(bigmemory)
x <- big.matrix(nrow = 1, ncol = 3, type = "double",
init = 0,
backingfile = "hello-bigmemory.bin",
descriptorfile = "hello-bigmemory.desc")
Не всі обʼєкти R копіюються
x_no_copy <- x
x[,]
0 0 0
x_no_copy[,]
0 0 0
x[,] <- 1
x[,]
1 1 1
x_no_copy[,]
1 1 1
Не всі обʼєкти R копіюються
x_copy <- deepcopy(x)
x[,]
1 1 1
x_copy[,]
1 1 1
x[,] <- 2
x[,]
2 2 2
x_copy[,]
1 1 1
Давайте потренуємось!
Масштабована обробка даних в R
