關於如何存儲函數的結果以便稍後在R中使用的良好做法

我有寫過R函數ComplexResult的情況，該函數計算計算結果較高的結果，其他兩個單獨的函數稍後將使用LaterFuncA和LaterFuncB。關於如何存儲函數的結果以便稍後在R中使用的良好做法

我想存儲的ComplexResult結果的地方，這樣既LaterFuncA和LaterFuncB可以使用它，它並不需要重新計算。 ComplexResult的結果是一個大矩陣，只需要計算一次，然後再重新使用。 R是我第一次進入函數式編程的世界，所以有興趣瞭解它被認爲是什麼好習慣。我的第一條思路如下：

# run ComplexResult and get the result 
cmplx.res <- ComplexResult(arg1, arg2) 

# store the result in the global environment. 
# NB this would not be run from a function 
assign("CachedComplexResult", cmplx.res, envir = .GlobalEnv)

這樣做是否正確？我能想到的唯一的另一種方法是具有大的「包裝」功能，例如：

MyWrapperFunction <- function(arg1, arg2) { 
    cmplx.res <- ComplexResult(arg1, arg2) 

    res.a <- LaterFuncA(cmplx.res) 
    res.b <- LaterFuncB(cmplx.res) 

    # do more stuff here ... 
}

想法？我是否正在朝着正確的方向與上述任一方向走？還是有一個更狡猾的選項C？ :)

來源

2015-06-11 Blue Otter Hat

'cmplx.res < - ComplexResult（arg1，arg2）'你正在做一個分配，所以你不需要做2次。在我的實踐中，存儲大型表格/矩陣的最佳方式是在「.txt」文件中。 'write.table'和'read.table'工作非常快 –

'save（object，file =「filename」）'如果你想再次使用這個對象'load（file =「filename」）' – The6thSense

一般的答案是你應該序列化/ deSerialize你的大對象進一步使用。將R的方式來做到這一點是使用saveRDS/readRDS：

## save a single object to file 
saveRDS(cmplx.res, "cmplx.res.rds") 
## restore it under a different name 
cmplx2.res <- readRDS("cmplx.res.rds")

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2015-06-11 10:22:11 agstudy

並使用memoise in增加物理緩存。 –

該分配給GlobalEnv：

CachedComplexResult <- ComplexResult(arg1, arg2)

要保存我會用：

write.table(CachedComplexResult, file = "complex_res.txt")

然後直接使用它：

LaterFuncA(read.table("complex_res.txt"))

來源

2015-06-11 10:22:18

本地賦值運算符['<-']（https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/assignOps.html）將分配給封閉環境。如果這恰好在全局範圍內，那麼它確實會分配給['.GlobalEnv']（https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/environment.html）但是，如果它發生在一個函數中，那麼它將分配給函數調用的評估環境。 – bgoldst

superassignment運算符'<< - '將始終分配給全局環境，前提是在中間父級環境中沒有該名稱的閉包變量。然而，R專家經常建議不要將其作爲不好的做法，儘管我偶爾會發現它的用途。 – bgoldst

是的，你說得對，我想在這種情況下，他做了兩次相同的操作：用'<-'運算符和'assign'函數。如果你想在函數內部賦值給全局函數，我同意用'assign'函數而不是'<< - '運算符更好 –

Your approac h適用於保存到本地內存;其他答案已解釋保存到全局內存或文件。這裏有一些想法爲什麼你會做一個或另一個。

保存到文件：這是最慢的，所以只有當你的進程是不穩定的，並且你期望它很難崩潰並且你需要從它停止的地方拿起它，或者如果你只需要保存狀態曾經有一段時間，速度/性能不是問題。

保存到全球：如果您需要訪問大型R程序中的多個點。

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2015-06-11 10:39:21 johnjps111

關於如何存儲函數的結果以便稍後在R中使用的良好做法

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