我已经运行了许多分析并将所有 24x8 ggplots 保存到一个列表中。
当我检查对象大小时，我得到:
print(object.size(output_list), units = "Mb")
115.3 Mb
如果我将对象保存为 rds 文件，该对象将占用大约 650 Mb。
如果我检查对象的内存使用情况，我会得到:
library(pryr)
mem_used() # Note: In example I only have this object in the R memory
28.2 GB
我不确定为什么我的尺寸会有这些巨大的差异，而且我还没有在网上找到明确的解释。你能帮我理解为什么这个看似很小的对象占用了这么多内存吗？
我有一个想法，这是因为所有图都将所有数据点存储在它们的 plotData 中？但这不会影响 object.size 吗？我还认为这是由于树结构造成的，例如在 data.tree 包中，每个笔记保存一个单独的环境。
最佳答案
根据帮助，mem_used对 Ncells 和 Vcells 求和——Vcells(向量使用的内存)和 Ncells(其他所有使用的内存))。
这在我的笔记本电脑上似乎运行良好。
最好做gc()以及获得更好的主意。
rm(list = ls())
m <- 1:100000000
object_size(m)
#400 MB
mem_used()
#454 MB
gc()
# used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
#Ncells 753450 40.3 1442291 77.1 1442291 77.1
#Vcells 51417867 392.3 121970165 930.6 101419240 773.8
关于R:了解 object.size() 如何与内存使用相关，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46932206/