【发布时间】：2013-05-28 15:59:23
【问题描述】：
我在 R 中对 5600 x 5700 矩阵进行地统计插值，尽管有可用内存，但我收到错误“C 堆栈使用量太接近限制”。
有一些与此问题相关的 SO 问题，包括 this one 和 this one。这些资料和我在网上看到的其他资料表明，更改堆栈大小通常可以解决此问题。有人建议进行此更改：文件“Rinterface.h”中的R_CStackLimit = (uintptr_t)-1。但是我在 Windows 7 (x64) 上，通过 Python 2.7 中的Rpy2 模块（v 2.3.6 x64 通过Christoph Gohlke）使用 R 2.15.3 (x64)，并且“Rinterface.h”不是被发现。我如何才能更改 R 的有效堆栈限制？
我为插值运行的代码如下（除了我把它包装在一个函数中）：
d <- read.table(wd,header=TRUE,sep=',')
d <- na.omit(d)
coordinates(d) <- ~ longdd+latdd ## convert simple data frame into a spatial data frame object
proj4string(d) <- CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs")
stations <- spTransform(d, CRS(utm19))
names(stations@data)[1] <- "stations"
grids <- readGDAL("dem.asc")
names(grids) <- "dem"
grids$dsea <- readGDAL("dsea.asc")$band1
proj4string(grids) <- CRS(utm19)
ov <- overlay(grids, stations)
stations$dem = ov$dem
stations$dsea = ov$dsea
stations <- stations[!is.na(stations$dsea),]
vgm <- vgm(model="Sph",range=25000)
v <- variogram(air_temp_max_c~dem+dsea,stations)
vgm_max_r<-fit.variogram(v, model=vgm)
temp_uk <- krige(air_temp_max_c~dem+dsea, locations=stations, newdata=grids, model=vgm_max_r)
write.asciigrid(temp_uk[1],outmax)
max_cv <- krige.cv(air_temp_max_c~dem+dsea, locations=stations, vgm_max_r)
max_cv <-data.frame(max_cv)
max_cv["date"] <- dt
max_cv["gs"] <- gs
max_cv["parameter"] <- "air_temp_max_c"
write.table(max_cv,file=<outFile>,sep=",",row.names=F)
【问题讨论】：
-
您的代码中可能有一些效率低下的地方：它可能比重新编译 R 更容易修复（尤其是在 Windows 上）。你是怎么做这些插值的？
-
这个值已经是默认值（bitbucket.org/lgautier/rpy2/src/…）。顺便说一句，您使用的是哪个版本的 rpy2？ (
import rpy2; print(rpy2.__version__)) -
@lgautier - 这是否意味着代码优化是我应该关注的工作？我已经更新了我的答案以包括 rpy2 版本：v2.3.6 x64 by Christoph Gohlke
-
@metasequoia - 您还可以向 Christoph 检查堆栈限制是否是我认为在 Windows 上的限制（其设置在 rpy2 的 C 代码中是有条件的）。否则，是的。我认为，这意味着仅在 R 中运行时也会达到限制。
标签： windows r stack-overflow rpy2