R ComplexUpset 包中的内存管理答案

【问题标题】：Memory management in R ComplexUpset PackageR ComplexUpset 包中的内存管理
【发布时间】：2021-11-15 12:29:56
【问题描述】：

我正在尝试使用 ComplexUpset 包在不安图中绘制堆积条形图。我想得到的情节看起来像这样（在我的例子中 mpaa 将是组件）：

我有一个大小为 57244 x 21 的数据框，其中一列是 ID，另一列是记录类型，其他 19 列是从 1 到 19 的组件：

ID  component1   component2 ... component19   type
1   1            0              1             a
2   0            0              1             b
3   1            1              0             b

1 和0 表示与某个组件的从属关系。如文档中的example 所示，我首先将这些 1 和 0 转换为逻辑，然后尝试绘制基本的不安图。代码如下：

df <- df %>% mutate(across(where(is.numeric), as.logical))
components <- colnames(df)[2:20]
upset(df, components, name='protein', width_ratio = 0.1)

但不幸的是，在处理最后一行时考虑了一段时间后，它会吐出如下错误消息：

Error: cannot allocate vector of size 176.2 Mb

虽然我知道我使用的是 32Gb RAM 架构，但我确信我无法将内存泛滥到无法分配 167 Mb 的程度，所以我猜我在 R 中管理内存有点错误.如果可能的话，请你解释一下我的代码有什么问题。

我也知道 UpsetR 包绘制相同的数据，但据我所知，它没有提供堆叠条形图的方法。

【问题讨论】：

使用sample_n，获取数据的简化版本，然后尝试一下。
@Mossa sample_n 适用于某些值，它会绘制图形，但应该使用采样数据吗？有没有办法使用整个数据集？
这不是一个解决方案，而是一个让您调查正在发生的事情的工具。也许你有一个不存在的因素，或者你有不重要的值，等等。如果调用与 sample_n 一起工作，你可以看到图中不重要的部分，然后你可以调整它。跨度>
好的，谢谢
挖掘回溯（遇到错误后运行traceback() 的结果）以识别堆栈中尝试分配该向量的调用。它还可以帮助您阅读 `` ?Memory-limits ``。

标签： r upsetplot

【解决方案1】：

不知何故，如果你：

调整min_size 参数，使绘图不会超载并给人留下更好的印象
将ComplexUpset 的第一个参数作为包含一些数据的样本也有帮助，即使您的样本是整个数据集。

【讨论】：