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r - R-reticulate python 的对象内存使用情况

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-05 05:52:24

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我想知道 reticulate 使用 python 对象处理内存的效率如何。

假设我在 reticulate::python 中有一个名为 data_pandas 的 5GB pandas dataframe 对象，我想用 R 进行分析。

当我像 py$data_pandas 这样从 R 调用对象时，它是否会在内部将此数据帧复制到 R data.frame 对象中(即在 R 中创建另一个 5GB data.frame)？

反之亦然(从 python 调用 R data.frame)？

最佳答案

我不是专家，但从数组上的小插图看来，网状结构至少为每个 python 对象制作了两个副本:“R 数组仅在需要时才复制到 Python，否则数据将共享。Python 数组在移入 R 数组时总是被复制。这有时会导致内存中任何一个数组在任何时候的三个副本(目前是这样写的)。 future 的版本会将复制开销减少到两个。”(来自https://rstudio.github.io/reticulate/articles/arrays.html)

关于r - R-reticulate python 的对象内存使用情况，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/70155983/

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