什么决定了R中保存对象的大小？

使用save（）从R保存对象时，什么决定了保存文件的大小？显然，它与object.size（）确定的对象大小不同（或接近）

例如： 我读取数据帧并使用

snpmat=read.table("Heart.txt.gz",header=T)
save(snpmat,file="datamat.RData")

文件datamat.RData的大小为360MB

> object.size(snpmat)
4998850664 bytes        #Much larger

然后，我进行了一些回归分析，得到了另一个相同维度的数据框adj.snpmat（6820000行80列）

我使用

> save(adj.snpmat,file="adj.datamat.RData")

现在文件adj.datamat.RData的大小是3.3GB。我不明白为什么这两个文件的大小如此不同，而object.size（）给出了相似的大小。欢迎了解决定保存对象大小的因素

更多信息：

> typeof(snpmat)
[1] "list"

> class(snpmat)
[1] "data.frame"

> typeof(snpmat[,1])
[1] "integer"

> typeof(snpmat[,2])
[1] "double"         #This is true for all columns except column 1

> typeof(adj.snpmat)
[1] "list"

> class(adj.snpmat)
[1] "data.frame"

> typeof(adj.snpmat[,1])
[1] "character"

> typeof(adj.snpmat[,2])
[1] "double"         #This is true for all columns except column 1

---

您的矩阵非常不同，因此压缩方式也非常不同

SNP数据只包含几个值（例如，1或0），而且非常稀疏。这意味着它非常容易压缩。例如，如果有一个全零的矩阵，可以考虑通过指定单个值（0）和维度来压缩数据

---

您的回归矩阵包含许多不同类型的值，并且也是实数（我假设p值、系数等），这使得它的可压缩性大大降低

保存的

.Rdata

文件被压缩，因此应该更小。小多少取决于压缩算法和您的数据。在我的示例中，原因可能是什么？换句话说，你能告诉我数据的哪些方面会影响它吗？@Pratyay你对压缩了解多少？读一读可能会有好处，因为这基本上就是你要问的@戴森，谢谢。我浏览了链接。但我仍然不明白它在R中是如何具体工作的。哪些数据类型压缩得更好？另外，在我的示例中，这两个数据帧具有所有相似之处。为什么在压缩方面有如此巨大的差异？另外，在保存对象时是否有生成较小文件的技巧？例如，使用某些特定的数据类型或其他类型？我有一个相同的问题，即

object.size

的5Mb左右的变量在

保存后变为750Mb！
> typeof(snpmat)
[1] "list"

> class(snpmat)
[1] "data.frame"

> typeof(snpmat[,1])
[1] "integer"

> typeof(snpmat[,2])
[1] "double"         #This is true for all columns except column 1

> typeof(adj.snpmat)
[1] "list"

> class(adj.snpmat)
[1] "data.frame"

> typeof(adj.snpmat[,1])
[1] "character"

> typeof(adj.snpmat[,2])
[1] "double"         #This is true for all columns except column 1