2024年5月19日发(作者：丰彬郁)

bigmemory r包的用法

一、简介

bigmemory是一个R包，它提供了一种有效的方法来处理大型数据

集。它允许用户将数据存储在内存中，从而避免了磁盘I/O的开销。

这个包还提供了许多功能，如数据排序、聚合和过滤等。

二、安装

bigmemory包可以从CRAN上下载和安装。在R控制台中输入以下

命令即可：

```R

es("bigmemory")

```

三、创建对象

使用bigmemory包时，我们需要将数据存储在对象中。

我们可以使用以下代码创建一个空的对象：

```R

library(bigmemory)

m <- (nrow = 1000, ncol = 1000, type = "double")

```

此代码将创建一个大小为1000 x 1000的double类型的空矩阵。

四、填充对象

我们可以使用以下代码填充对象：

```R

for (i in 1:1000) {

for (j in 1:1000) {

m[i,j] <- rnorm(1)

}

}

```

此代码将在每个单元格中填充随机数。

五、读取和写入对象

2024年5月19日发(作者：丰彬郁)

bigmemory r包的用法

一、简介

bigmemory是一个R包，它提供了一种有效的方法来处理大型数据

集。它允许用户将数据存储在内存中，从而避免了磁盘I/O的开销。

这个包还提供了许多功能，如数据排序、聚合和过滤等。

二、安装

bigmemory包可以从CRAN上下载和安装。在R控制台中输入以下

命令即可：

```R

es("bigmemory")

```

三、创建对象

使用bigmemory包时，我们需要将数据存储在对象中。

我们可以使用以下代码创建一个空的对象：

```R

library(bigmemory)

m <- (nrow = 1000, ncol = 1000, type = "double")

```

此代码将创建一个大小为1000 x 1000的double类型的空矩阵。

四、填充对象

我们可以使用以下代码填充对象：

```R

for (i in 1:1000) {

for (j in 1:1000) {

m[i,j] <- rnorm(1)

}

}

```

此代码将在每个单元格中填充随机数。

五、读取和写入对象