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我从 UCI 机器学习数据集库下载了一个巨大的文件。 (~300mb)。
有没有办法在将数据集加载到 R 内存之前预测加载数据集所需的内存？
Google 搜索了很多，但我到处都能找到如何使用 R-profiler 和其他几个包计算内存，但在将对象加载到 R 中之后。
最佳答案
基于“R 编程”coursera 类(class)，您可以使用数据中的行数和列数来计算近似的内存使用情况“您可以从代码盒/元文件中获取该信息”
所需内存 = 否。列 * 编号行数 * 8 字节/数字
例如，如果您有 1,500,00 行和 120 列，则需要超过 1.34 GB 的备用内存
您还可以对其他类型的数据应用相同的方法，但要注意用于存储不同数据类型的字节数。
关于r - 预测 R 中的内存使用情况，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25674221/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！