Где: `ecdf`, сохраняющий свой объект? (и как его измерить?)

Question

Я не могу понять, где R сохраняет данные для ecdf. Вот код, чтобы проиллюстрировать это:

> set.seed(2016-10-30) 
> x <- rnorm(1e4) 
> y <- ecdf(x) 
> object.size(x) 
80040 bytes 
> object.size(y) 
3896 bytes 
> rm(x) 
> gc() 
      used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb) 
Ncells 602079 32.2 1168576 62.5 750400 40.1 
Vcells 1183188 9.1 299644732 2286.2 750532746 5726.2 
> object.size(y) 
3896 bytes 
> plot(y) # still works... 
> 

Если размер у мал, это означает, что данные сохраняются где-то. Очевидно, что он не сохраняется в x (поскольку я удалил его).

1. Возможно, это в какой-то среде, но как бы получить доступ к ней? Итак, где эти данные сохраняются и как их можно получить?
2. Как бы это повлияло на memory.limit()? (т.е .: пределы кэширования или памяти запущенных процессов R)

Answer 1

Там фантастическое объяснение замыканий функций, объемлющий, исполняющие и призывающие среды в @ Хедлите Advanced R.

Для вашего конкретного примера, как было отмечено в комментариях, размер объекта, вместе с вмещающей средой гораздо больше:

pryr::compare_size(y) 

Вы можете увидеть объекты, что это влечет за собой, и их относительные размеры с помощью этого:

sapply(codetools::findGlobals(y), function(x) object.size(get(x, environment(y)))) 

Вы можете суммировать последний вектор, чтобы увидеть, что это действительно то, что pryr::object_size сообщает (164 кБ на моей машине).

Answer 2

Вы правильно угадали информацию (и размер) в среде y:

ls(envir = environment(y)) 
#[1] "f"  "method" "nobs" "x"  "y"  "yleft" "yright" 
str(environment(y)$x) 
3 num [1:10000] -4.01 -3.41 -3.39 -3.38 -3.34 ... 
str(environment(y)$y) 
# num [1:10000] 1e-04 2e-04 3e-04 4e-04 5e-04 6e-04 7e-04 8e-04 9e-04 1e-03 ... 

Вы получаете доступ имена содержимого среды с ls(). Его использование по умолчанию на консоли имеет параметр envir, назначенный globalenv(), так как это указывает pos = -1L. Вы можете получить доступ к значениям, используя $, как показано выше. Некоторые другие функции, в которых могут быть полезны знания об этой стратегии хранения данных, - это stepfun и многие функции сплайна.