R语言数据类型 1：Names and values

R语言数据类型 1：Names and values

1.安装

We’ll use the lobstr package to dig into the internal representation of R objects.

install.packages("lobstr") 
library(lobstr)

2. Non-syntactic names 非语法名称

• A syntactic name must consist of letters, digits, . and _ but can’t begin with _ or a digit.
• Additionally, you can’t use any of the reserved words like TRUE, NULL, if, and function.

if else repeat while function for in next break TRUE FALSE NULL Inf NaN NA NA_integer_ NA_real_ NA_complex_ NA_character_

如何创建一个符合语法规则的名称？在R中，有效的名称可以包含字母、数字、“.”、和“_”，并以字母或点开头（点后不能直接跟数字），但是不能以_或数字开头。

• 生成语法有效的名称

make.names(names, unique = FALSE, allow_ = TRUE)

• The character “X” is prepended if necessary.
• All invalid characters are translated to “.”.
• A missing value is translated to “NA”. Names which match R keywords have a dot appended to them.
• Duplicated values are altered by make.unique.

make.names(c("a and b", "a-and-b"), unique = TRUE)

3.Copy-on-modify 修改时复制

x <- c(1, 2, 3)
y <- x

y[[3]] <- 4
x

在对y进行修改时，并没有改变x。这说明，在修改y时创建了一个新的对象，然后将y重新绑定到这个对象。

• base::tracemem()：对象的跟踪复制

tracemem(x)#对象的跟踪复制
untracemem(x)
retracemem(x, previous = NULL)

4.Object size 对象大小

• lobstr::obj_size()查看一个对象占用了多少内存

obj_size(..., env = parent.frame()) # 计算一个对象或一组对象的大小
obj_sizes(..., env = parent.frame()) #分析多个对象对总大小的单独贡献

5.Modify-in-place 原地修改

• Two exceptions：
• Objects with a single binding get a special performance optimisation.
• Environments, a special type of object, are always modified in place.

to be continued

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6.Unbinding and the garbage collector 解绑和垃圾回收器

x <- 1:3
x <- 2:4
rm(x)

运行以上代码后，此时有两个对象，分别是c(1,2,3)和c(2,3,4)，但这两个对象没有绑定到任何名称。
如何删除这两个对象？

• GC 通过删除不再使用的 R 对象来释放内存，并在需要时向操作系统请求更多内存

gc(verbose = getOption("verbose"), reset = FALSE, full = TRUE)
gcinfo(verbose)

• 调用 gc 会导致进行垃圾收集。这也会在无需用户干预的情况下自动进行，调用 gc 的主要目的是报告内存使用情况。为了获得准确的报告，应使用 full = TRUE。
• 在删除一个大型对象后调用 gc 可能很有用，因为这可能会促使 R 将内存返回给操作系统。

参考资料：

• Advanced.R