用cbind分配r内存

Question

我正在取一个大的(密集的)网络矩阵，并把它转换成一个编辑专家。然而，当我这样做时，分配给R的内存似乎是疯狂的。在我的例子中，我有一个12 my的矩阵(1259x1259)，当转换成一个编辑家(i，j，w)时，它占用了71 my的内存！我正在使用it包来执行这些操作，但我不认为它与此相关。以下是我对合成数据所做的工作。

library(igraph)
A <- matrix(runif(25), 5, 5)
A <- A %*% t(A)
diag(A) <- 0

我做了矩阵对称和对角线0，因为这是我的数据的样子，但我认为这与这个问题无关。在这里，我使用照片：

# using igraph here
adj <- graph.adjacency(as.matrix(A),weighted=TRUE)
object.size(A) # 400 bytes
object.size(adj) # 2336 bytes

我知道照片的物体会更大。这不是问题所在。

el <- get.edgelist(adj)
class(el) # "matrix"
object.size(el) # 520 bytes

w <- E(adj)$weight
class(w) # "numeric"
object.size(w) # 200 bytes

# expect something ~720 bytes
adj_w <- cbind(el,w)
class(adj_w) # "matrix"
object.size(adj_w) # 1016 bytes

为什么adj_w上的内存要大得多？它甚至看起来并不是线性的，因为这里的原始到最终是400字节到1016字节，但是在我(更大的)数据中，它是12 my到71 my。

FYI:我在最新版本的Macbook Pro上本地使用RStudio (上周刚刚安装)。

Answer 1

adj_w更大，因为cbind添加了列名。把它移开，你就会回到正确的尺寸。

head(adj_w)
#                 w
# [1,] 1 2 1.189969
# [2,] 1 3 1.100843
# [3,] 1 4 0.805436
# [4,] 1 5 1.001632
# [5,] 2 1 1.189969
# [6,] 2 3 1.265916

object.size(adj_w)
# 1016 bytes

attributes(adj_w)
# $dim
# [1] 20  3
# 
# $dimnames
# $dimnames[[1]]
# NULL
# 
# $dimnames[[2]]
# [1] ""  ""  "w"
# 
# 

adj_w2 <- adj_w
dimnames(adj_w2) <- NULL
object.size(adj_w2)
# 680 bytes

为了避免自动添加列名，可以首先将向量转换为矩阵.

adj_w3 <- cbind(el, matrix(w))
object.size(adj_w3)
# 680 bytes

或者，...or将deparse.level = 0参数传递给cbind。

adj_w4 <- cbind(el, w, deparse.level = 0)
object.size(adj_w4)
# 680 bytes