Муниципальное
общеобразовательное учреждение

About Me

John Cena

Hello word I am dashy Guy

Разное

Дана имя значение: Имя Дана – значение, характер, совместимость и многое другое

alexxlab
No Comments

Содержание

Имя Дана – значение, характер, совместимость и многое другое


Поделиться:

Толкование имени


Имя Дана является символом надежности. Человек всегда точно знает, что нужно делать именно сейчас. Такие люди пользуются заслуженным авторитетом даже в юном возрасте.

Со временем эта особенность личности обретает четкую направленность под влиянием обстоятельств жизни. Избранный род деятельности становится областью приложения возможностей именно в качестве человека, на которого всегда можно положиться. Иногда на сохранение этого статуса уходят все физические и нравственные силы.

Производные формы имени Дана

Проиcхождение

арабские, еврейские, татарские, греческие, персидские, славянские, казахские, английские, белорусские, болгарские, украинские, русские

Значение

умная: начитанная

Подходящие цвета

 Тёмно-зелёный Коричневый

Счастливые числа

4, 13, 2, 11

Планета

Сатурн,Меркурий

Металл

Уран,Олово

Знак зодиака

♍ Дева

День недели

Среда

144

Место в рейтинге
Популярных имен

Даты именин

Камни-талисманы имени

Аметрин, Красный Железняк, Данбурит, Изумруд, Стекло, Лунный Камень, Пемза, Прозрачный Кварц, Черный Сапфир, Белый Сапфир, Желтый Сапфир, Серебро, Содалит, Стромболит, Тигровый Глаз, Черный Турмалин, Цирконий


Узнать больше об имени Дана


Совместимость
Значение букв имени

Внешний облик


Основная задача — не вызывать ни в ком спонтанной антипатии. Поэтому Вам следует уделять особое внимание единству стиля, мягкости линий и, что не мене важно, общей внешней опрятности. Несоответствующая деталь в одежде производит такое же неприятное впечатление, как и заношенность, несвежесть любой части костюма. Постарайтесь научиться разбираться в стилях. Иначе стремление к некоему усредненному типу может привести к тому, что Вы будете выглядеть «серой мышью».

Совместимость имени Дана, проявление в любви


Любовь для вас является насущной, каждодневной необходимостью, порой неосознанной. Поэтому в Вашем отношении к партнеру преобладает нежность, часто довольно обременительная, и заботливость, порой граничащая с навязчивой угодливостью. Однако Вы пребываете в непоколебимой уверенности, что все делаете правильно и требуете адекватной, с Вашей точки зрения, реакции на свои поступки — благодарности и восхищения. Дана, Вы легко уязвимы, мнительны и обидчивы, часто приходите в состояние раздражения без видимых причин. При длительном отсутствии партнера «в пределах досягаемости» Вас посещает ощущение заброшенности, неуверенности в том, что Вы счастливы. Все, что Вам на самом деле нужно – это найти человека, которому будут по душе и Ваша трогательная привязчивость, и Ваша самоотверженная преданность. Тогда союз будет длительным и гармоничным.

Лучшие имена для брака, какое мужское имя лучше всего подходит имени Дана

  • Иван
  • Андрей
  • Егор
  • Алексей
  • Владимир
  • Федор
  • Тимур
  • Евгений
  • Руслан
  • Леонид
  • Олег
  • Вячеслав
  • Елисей

Мотивация


Вас привлекает красота и гармония во всех проявлениях. Поэтому первоосновой Ваших душевных устремлений является желание сохранить их вокруг себя. Следовательно, любые действия, результатом которых может стать нарушение привычного порядка вещей – противны Вашей природе.

Но и «воевать» с тем, кто пытается создать такой дисбаланс, Вы не станете. «Худой мир» для Вас всегда «лучше доброй ссоры», а значит, врага следует превратить в друга, проявив такт и дипломатичность.

И нет ничего удивительного в том, что друзей у Вас много, а врагов практически нет. Вы всегда способны не только найти компромиссное решение, но и «разбудить лучшие чувства» в человеке, настроенном негативно по отношению к Вам.

Однако просто знать, как следует поступить в той или иной ситуации – это еще не выбор. Мнение необходимо подкреплять действием. И вот тут Вас часто подводит Ваша нерешительность. Это не робость и не боязнь последствий. Просто колебания в процессе поиска наилучшего варианта. Жизненный опыт поможет от них избавиться.

Характеристика имени Дана

Вам нравится возможность составлять планы, работать по ним и ждать результатов. Но здесь кроется и проблема: неожиданные изменения планов, вызванные непредвиденными обстоятельствами или требованиями других людей, могут выбить вас из колеи. А это чревато конфликтами.

Вашим друзьям и коллегам придется привыкнуть к вашей особенности доходить до всего «своим путем» и вести долгие переговоры. Иначе положительный результат не будет достигнут.

Ваш высокий самоконтроль и понимание особенностей своего характера помогут вам хорошо зарабатывать и делать сбережения. В конечном итоге, вы способны добиться такого уровня финансовой обеспеченности, которая и не снилась более импульсивным личностям с более богатым воображением.

Вы хороший семьянин; вам нравятся простые удовольствия: общение с близкими, вкусная пища, уют в доме; вы также любите животных. Часто снисходительны к объектам своего обожания.

Новое в блоге


Все статьи

«Агрессивное» значение красивых имен – защита или фактор риска?

Алексей. Спокойное звучание – покладистый характер?

«Альфред Терентьевич» – значение иностранных имен. Как мы воспринимаем имена иностранного происхождения

Алтайские фамилии – слияние разных культур

Значение имени, характер и судьба

Происхождение:Румынские имена
Категория:Женские имена
Значение:подарок бога
Число имени:4
Знак зодиака:♌ Лев, ♉ Телец, ♊ Близнецы, ♋ Рак

Имя указывает на размеренность и отсутствие суеты. Порядочность, честность и трудолюбие – вот что поможет вам достичь успеха в жизни и стать ярче. Однако не слишком уходите в работу и в себя – вероятны неприятности в личной жизни. Дана, постарайтесь не сдерживать эмоциональность, позвольте себе слабости и не проявляйте слишком много амбициозности в личной жизни, если не хотите сталкиваться с неудачами. Вашу энергию лучше направить на работу и в активное русло – только в этом случае вы будете по-настоящему счастливы. Опасайтесь зависти и научитесь красиво подавать себя для успеха в любви.

Достоинства

  • Целеустремленность;
  • Терпеливость;
  • Цельность натуры;
  • Настойчивость;
  • Умение руководить.

Недостатки

  • Отсутствие жалости;
  • Медлительность;
  • Завистливость;
  • Раздражительность;
  • Мелочность.

Главные особенности характера имени Дана

На представленной диаграмме обозначены основные значения имени Дана, которые формируют характер и психотип личности носителя данного имени.

Периоды жизненной активности имени Дана

На данном графике обозначены возрастные промежутки, характерные периодами жизненной активности обладателя имени Дана. В разных промежутках активность может быть, как и большей, так и меньшей.

Интерпретация значений каждой из букв имени Дана

Д – Люди, постоянно совершающие глупости и ошибки, но не способные их признавать. Чувство меры постоянно находится в противостоянии с их импульсивностью, недостаточной осторожностью и наблюдательностью. Такие люди крайне романтичны, харизматичны, раскованы.

А – Стартовая точка, соответствующая целеустремлённости личности и её активности. Требовательность к себе, духовный и физический рост характерны для тех, чье имя на эту букву, это знак лидеров и пробивных, активных людей.

Н – «Настоящий Люцифер». Преобладает критическое отношение абсолютно ко всему, что происходит вокруг. Придирчивы. Эгоистичны и себялюбивы, хотя и заботятся о своем здоровье. Порядочны, трудолюбивы.

Ваш персональный гороскоп на 2023-2024 год!

Персональный гороскоп по дате рождения позволит более точно узнать у благоприятных и неблагоприятных событиях, которые ожидают вас в будущем.

День
12345678910111213141516171819202122232425262728293031

Месяц

Январь
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь

Год
1901190219031904190519061907190819091910191119121913191419151916191719181919192019211922192319241925192619271928192919301931193219331934193519361937193819391940194119421943194419451946194719481949195019511952195319541955195619571958195919601961196219631964196519661967196819691970197119721973197419751976197719781979198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024202520262027202820292030203120322033203420352036203720382039204020412042204320442045204620472048204920502051205220532054205520562057205820592060206120622063206420652066206720682069207020712072207320742075207620772078207920802081208220832084208520862087208820892090209120922093209420952096209720982099

Ежедневные сервисы
  • Луна сегодня
  • Сны сегодня
  • Приметы сегодня
  • Именины сегодня
Смотрите также:

Мама и дочь

Совместимость мамы и дочки по знаку Зодиака. ..

Число фамилии

О чем говорит тайный код вашей фамилии?…

Финансовый гороскоп

Ваш денежный прогноз на сегодня

Славянский гороскоп

Ваш знак по древнему славянскому гороскопу…

Число ГУА

Ваше персональное число ГУА

Имя HTML Атрибут

❮ Предыдущий
Все атрибуты HTML
Далее ❯

Определение и использование

Атрибут name задает имя элемента HTML.

Этот атрибут имени можно использовать для ссылки на элемент в JavaScript.

Для элемента

элемент
Атрибут name используется в качестве ссылки при отправке данных.

Для элемента

w3schools.com" target="iframe_a">W3Schools.com

Попробуйте сами »

Пример ввода

HTML-форма с тремя полями ввода; два текстовых поля и одна кнопка отправки:


Имя:

Электронная почта:


Попробуйте сами »

Пример карты

Карта-изображение с кликабельными областями:

Планеты

<карта имя="карта планеты">

Sun

Mercury

Venus

Попробуйте сами »

Мета-пример

Используйте атрибут name для определения описания, ключевых слов и автора документа HTML:





Попробуйте сами »

Пример объекта

Элемент с атрибутом имени:

swf"
имя="obj1">

Попробуйте сами »

Пример вывода

Выполните расчет и отобразите результат в элементе:

0
  100
  +
  =

Попробуйте сами »

Параметр Пример

Установите для параметра "autoplay" значение "true", чтобы звук начнет играть как
как только страница загрузится:


 

Попробуйте сами »

Пример выбора

Выпадающий список с атрибутом имени:

<выбрать имя="автомобили">




Попробуйте сами »

Пример текстовой области

Текстовая область с атрибутом имени:

php">


Попробуйте сами »

Поддержка браузера

Атрибут Multiple имеет следующую поддержку браузера для каждого элемента:

Элемент
кнопка Да Да Да Да Да
набор полей Да Не поддерживается Да Да Да
форма Да Да Да Да Да
iframe Да Да Да Да Да
ввод 1,0 2,0 1,0 1,0 1,0
карта Да Да Да Да Да
мета Да Да Да Да Да
объект Да Да Да Да Да
выход 10,0 Не поддерживается 4,0 5. 1 11,0
параметр Да Да Да Да Да
выбрать Да Да Да Да Да
текстовая область Да Да Да Да Да

❮ Предыдущий
Все атрибуты HTML
Далее ❯

ВЫБОР ЦВЕТА

Лучшие учебники

Учебник по HTML
Учебник по CSS
Учебник по JavaScript
Учебник How To
Учебник по SQL
Учебник по Python
Учебник по W3.CSS
Учебник по Bootstrap
Учебник по PHP
Учебник по Java
Учебник по C++
Учебник по jQuery
9000 3

Основные каталожные номера

Справочник по HTML
Справочник по CSS
Справочник по JavaScript
Справочник по SQL
Справочник по Python
Справочник по W3. CSS
Справочник по Bootstrap
Справочник по PHP
Цвета HTML
Справочник по Java
Справочник по Angular
Справочник по jQuery

Основные примеры

Примеры HTML
Примеры CSS
Примеры JavaScript
Примеры инструкций
Примеры SQL
Примеры Python
Примеры W3.CSS
Примеры Bootstrap
Примеры PHP
Примеры Java
Примеры XML
Примеры jQuery

ФОРУМ |
О

W3Schools оптимизирован для обучения и обучения. Примеры могут быть упрощены для улучшения чтения и обучения.
Учебники, ссылки и примеры постоянно пересматриваются, чтобы избежать ошибок, но мы не можем гарантировать полную правильность всего содержания.
Используя W3Schools, вы соглашаетесь прочитать и принять наши условия использования,
куки-файлы и политика конфиденциальности.

Copyright 1999-2023 Refsnes Data. Все права защищены.
W3Schools работает на основе W3.CSS.

2 Имена и значения | Расширенный R

2.

1 Введение

В R важно понимать различие между объектом и его именем. Это поможет вам:

  • Более точно прогнозировать производительность и использование памяти вашего кода.
  • Пишите более быстрый код, избегая случайных копий, которые являются основным источником медленного кода.
  • Лучше понять инструменты функционального программирования R.

Цель этой главы — помочь вам понять разницу между именами и значениями, а также понять, когда R будет копировать объект.

Викторина

Ответьте на следующие вопросы, чтобы узнать, можете ли вы безопасно пропустить эту главу. Вы можете найти ответы в конце главы в Разделе 2.7.

  1. Учитывая следующий фрейм данных, как мне создать новый столбец с именем «3»?
    который содержит сумму 1 и 2 ? Вы можете использовать только $ , а не [[ .
    Что делает 1 , 2 и 3 сложными в качестве имен переменных?

     df <- data. frame(runif(3), runif(3))
имена (df) <- c (1, 2)

  2. Сколько памяти в следующем коде занимают и ?

     х <- runif(1e6)
у <- список(х, х, х)

  3. В какой строке копируются числа и в следующем примере?

     а <- с(1, 5, 3, 2)
б <- а
б[[1]] <- 10

Контур

  • Раздел 2.2 знакомит вас с различием между
    имена и значения, а также обсуждается, как <- создает привязку или ссылку,
    между именем и значением.

  • Раздел 2.3 описывает, когда R делает копию: всякий раз, когда вы
    изменяя вектор, вы почти наверняка создаете новый, модифицированный вектор.
    Вы узнаете, как использовать tracemem() , чтобы выяснить, когда копия на самом деле
    имеет место. Затем вы изучите последствия, поскольку они применяются к вызовам функций,
    списки, кадры данных и векторы символов.

  • Раздел 2.4 исследует значение предыдущих двух
    разделы о том, сколько памяти занимает объект. Поскольку ваша интуиция может быть
    глубоко неправильно, и с utils::object.size() , к сожалению,
    неточным, вы узнаете, как использовать lobstr::obj_size() .

  • Раздел 2.5 описывает два важных исключения из
    копирование при изменении: если среды и значения имеют одно имя, объекты
    фактически изменены на месте.

  • Раздел 2.6 завершает главу обсуждением мусора
    сборщик, который освобождает память, используемую объектами, на которые больше не ссылается
    имя.

Предпосылки

Мы воспользуемся пакетом lobstr, чтобы изучить внутреннее представление объектов R.

 библиотека (лобстр)

Источники

Детали управления памятью в R не задокументированы ни в одном месте. Большая часть информации в этой главе была почерпнута из внимательного чтения документации (особенно ?Memory и ?gc ), раздел профилирования памяти Writer extensions , 8 и раздел SEXPs R internals . 9 Остальное я понял, прочитав исходный код C, проведя небольшие эксперименты и задав вопросы по R-devel. Любые ошибки полностью на мне.

2.2 Основы переплета

Рассмотрим этот код:

 x <- c(1, 2, 3)

Его легко прочитать как: «создайте объект с именем ‘x’, содержащий значения 1, 2 и 3». К сожалению, это упрощение приведет к неточным предсказаниям того, что R на самом деле делает за кулисами. Точнее сказать, этот код делает две вещи:

  • Создается объект, вектор значений, c(1, 2, 3) .
  • И этот объект привязывается к имени, x .

Другими словами, у объекта или значения нет имени; на самом деле это имя имеет значение.

Чтобы еще больше прояснить это различие, я нарисую такие диаграммы:

Имя, x , нарисовано прямоугольником со скругленными углами. У него есть стрелка, которая указывает (или связывает, или ссылается) на значение, вектор с(1, 2, 3) . Стрелка указывает в направлении, противоположном стрелке присваивания: <- создает привязку имени слева к объекту справа.

Таким образом, вы можете думать об имени как о ссылке на значение. Например, если вы запустите этот код, вы не получите другую копию значения c(1, 2, 3) , вы получите другую привязку к существующему объекту:

 y <- x

Вы могли заметить, что значение c(1, 2, 3) имеет метку: 0x74b . Хотя у вектора нет имени, иногда мне нужно будет сослаться на объект, не зависящий от его привязок. Чтобы сделать это возможным, я буду маркировать значения уникальным идентификатором. Эти идентификаторы имеют специальную форму, которая выглядит как «адрес» памяти объекта, то есть место в памяти, где хранится объект. Но поскольку фактические адреса памяти меняются каждый раз при запуске кода, вместо этого мы используем эти идентификаторы.

Вы можете получить доступ к идентификатору объекта с помощью лобстр::obj_addr() . Это позволит вам увидеть, что и x , и y указывают на один и тот же идентификатор:

 obj_addr(x)
#> [1] "0x7fe11b31b1e8"
obj_addr(у)
#> [1] "0x7fe11b31b1e8"

Эти идентификаторы длинные и меняются при каждом перезапуске R.

Может потребоваться некоторое время, чтобы разобраться в различиях между именами и значениями, но понимание этого очень полезно в функциональном программировании, где функции могут иметь разные имена в разных контекстах.

2.2.1 Несинтаксические имена

R имеет строгие правила относительно допустимого имени. Синтаксическое имя должно состоять из букв 10 , цифр . и _ , но не может начинаться с _ или цифры. Кроме того, вы не можете использовать ни одно из зарезервированных слов , таких как TRUE , NULL , if и функция (см. полный список в ?Reserved ). Имя, которое не соответствует этим правилам, является несинтаксическое имя ; если вы попытаетесь их использовать, вы получите ошибку:

 _abc <- 1
#> Ошибка: неожиданный ввод в "_"
если <- 10
#> Ошибка: неожиданное присваивание в "if <-"

Эти правила можно переопределить и использовать любое имя, т. е. любую последовательность символов, окружив его обратными кавычками:

 `_abc` <- 1
`_abc`
#> [1] 1
`если` <- 10
`если`
#> [1] 10

Хотя маловероятно, что вы намеренно создаете такие сумасшедшие имена, вам нужно понимать, как эти сумасшедшие имена работают, потому что вы столкнетесь с ними чаще всего при загрузке данных, созданных вне R.

2.2.2 Упражнения

  1. Объясните взаимосвязь между a , b , c и d следующим образом.
    код:

     а <- 1:10
б <- а
с <- б
д <- 1:10

  2. Следующий код обращается к функции среднего несколькими способами. Они все
    указывают на один и тот же базовый объект функции? Проверьте это с
    лобстр::obj_addr() .

     означает
база :: среднее
получить("значит")
оценка(среднее)
match.fun("среднее")

  3. По умолчанию базовые функции импорта данных R, такие как read.csv() , будут
    автоматически преобразовывать несинтаксические имена в синтаксические. Почему может
    это будет проблематично? Какая опция позволяет вам подавить это поведение?

  4. Какие правила использует make.names() для преобразования несинтаксических имен в
    синтаксические?

  5. Я немного упростил правила, регулирующие синтаксические имена. Почему .123e1
    не синтаксическое имя? Читать ?make.names для получения полной информации.

2.3 Копирование при изменении

Рассмотрим следующий код. Он связывает x и y с одним и тем же базовым значением, а затем изменяет y 11 .

 х <- с(1, 2, 3)
у <- х
у[[3]] <- 4
Икс
#> [1] 1 2 3

Изменение y явно не изменило x . Так что же случилось с общей привязкой? В то время как значение, связанное с y изменился, исходный объект не изменился. Вместо этого R создал новый объект 0xcd2 , копию 0x74b с одним измененным значением, а затем повторно привязал y к этому объекту.

Это поведение называется копирование при изменении . Понимание этого радикально улучшит ваше представление о производительности R-кода. Похожий способ описать это поведение — сказать, что объекты R неизменяемы или неизменяемы . Однако я обычно избегаю этого термина, потому что есть несколько важных исключений для копирования при изменении, о которых вы узнаете в разделе 2.5.

При интерактивном изучении поведения копирования при изменении имейте в виду, что в RStudio вы получите другие результаты. Это связано с тем, что панель среды должна ссылаться на каждый объект, чтобы отображать информацию о нем. Это искажает ваше интерактивное исследование, но не влияет на код внутри функций и, следовательно, не влияет на производительность во время анализа данных. Для экспериментов я рекомендую либо запускать R прямо из терминала, либо использовать RMarkdown (как в этой книге).

2.3.1

трассировка()

Вы можете увидеть, когда объект копируется с помощью base::tracemem() . Как только вы вызовете эту функцию с объектом, вы получите текущий адрес объекта:

 x <- c(1, 2, 3)
кот(трассем(х), "\n")
#> <0x7f80c0e0ffc8>

С этого момента при каждом копировании этого объекта tracemem() будет печатать сообщение о том, какой объект был скопирован, его новый адрес и последовательность вызовов, которые привели к копированию:

 г <- х
у[[3]] <- 4L
#> tracemem[0x7f80c0e0ffc8 -> 0x7f80c4427f40]:

Если вы снова измените y , он не будет скопирован. Это связано с тем, что новый объект теперь имеет только одно имя, связанное с ним, поэтому R применяет оптимизацию изменения на месте. Мы вернемся к этому в разделе 2.5.

 г[[3]] <- 5л
untracemem(x)

untracemem() является противоположностью tracemem() ; он отключает отслеживание.

2.3.2 Вызовы функций

Те же правила копирования применяются и к вызовам функций. Возьмите этот код:

 f <- function(a) {
  а
}
х <- с (1, 2, 3)
кот(трассем(х), "\n")
#> <0x7fe1121693a8>
г <- f (х)
# здесь нет копии!
untracemem(x)

Пока выполняется f() , a внутри функции указывает на то же значение, что и x вне функции:

Вы узнаете больше об соглашениях, используемых на этой диаграмме, в Разделе 7.4.4. Кратко: функция f() обозначен желтым объектом справа. У нее есть формальный аргумент a , который становится привязкой (обозначенной черной пунктирной линией) в среде выполнения (серое поле) при запуске функции.

После завершения f() x и z будут указывать на один и тот же объект. 0x74b никогда не копируется, потому что никогда не модифицируется. Если f() изменил x , R создаст новую копию, а затем z привязывает этот объект.

2.3.3 Списки

На значения указывают не только имена (то есть переменные); элементы списков тоже. Рассмотрим этот список, внешне очень похожий на приведенный выше числовой вектор:

 l1 <- list(1, 2, 3)

Этот список более сложен, поскольку вместо хранения самих значений он хранит ссылки на них:

Это особенно важно при изменении списка:

 l2 <- l1 905 73 
 l2[[3]] <- 4 
 Как и векторы, списки используют поведение копирования при изменении; исходный список остается без изменений, а R создает модифицированную копию. Однако это поверхностная копия  : объект списка и его привязки копируются, а значения, на которые указывают привязки, — нет. Противоположностью мелкой копии является глубокая копия, в которой копируется содержимое каждой ссылки. До R 3.1.0 копии всегда были глубокими копиями.
 Чтобы увидеть значения, общие для списков, используйте  лобстр::ref()  .  ref()  выводит адрес памяти каждого объекта вместе с локальным идентификатором, чтобы вы могли легко ссылаться на общие компоненты.
 исх(л1, л2)
#> █ [1:0x7fe11166c6d8] <список>
#> ├─[2:0x7fe11b6d2078] 
#> ├─[3:0x7fe11b6d2040] 
#> └─[4:0x7fe11b6d2008] 
#>
#> █ [5:0x7fe11411cc18] <список>
#> ├─[2:0x7fe11b6d2078]
#> ├─[3:0x7fe11b6d2040]
#> └─[6:0x7fe114130a70]  
 2.3.4 Кадры данных
 
 Фреймы данных представляют собой списки векторов, поэтому копирование при изменении имеет важные последствия при изменении фрейма данных. Возьмем в качестве примера этот фрейм данных:
 d1 <- data.frame(x = c(1, 5, 6), y = c(2, 4, 3)) 
 Если вы изменяете столбец, необходимо изменить только  этот столбец ; остальные по-прежнему будут указывать на свои первоначальные ссылки:
 d2 <- d1
d2[ 2] <- d2[ 2] * 2 
 Однако, если вы изменяете строку, изменяется каждый столбец, что означает, что каждый столбец должен быть скопирован:
 д3 <- д1
d3[1, ] <- d3[1, ] * 3 
 2.
 3.5 Векторы символов
 Последнее место, где R использует ссылки, — это векторы символов  12  . Обычно я рисую векторы символов следующим образом:
 x <- c("a", "a", "abc", "d") 
 Но это вежливая выдумка. R фактически использует глобальный пул строк  , где каждый элемент вектора символов является указателем на уникальную строку в пуле:
 Вы можете запросить это  ref()  показать эти ссылки, установив для аргумента  символов  значение  TRUE  :
 ref(x, character = TRUE)
#> █ [1:0x7fe114251578] 
#> ├─[2:0x7fe10ead1648] 
#> ├─[2:0x7fe10ead1648]
#> ├─[3:0x7fe11b27d670] 
#> └─[4:0x7fe10eda4170]  
 Это сильно влияет на объем памяти, который использует вектор символов, но в остальном обычно не имеет значения, поэтому в других местах книги я буду рисовать векторы символов, как если бы строки находились внутри вектора.
 2.3.6 Упражнения
 
  1.  Почему  tracemem(1:10)  бесполезен?
  2.  Объясните, почему  tracemem()  показывает две копии при выполнении этого кода.
     Подсказка: внимательно посмотрите на разницу между этим кодом и кодом
     показано ранее в разделе.
     х <- с(1л, 2л, 3л)
трассировка(х)
х[[3]] <- 4 
  3.  Нарисуйте отношения между следующими объектами:
     а <- 1:10
б <- список (а, а)
с <- список(б, а, 1:10) 
  4.  Что происходит, когда вы запускаете этот код?
     х <- список (1:10)
х[[2]] <- х 
     Нарисуй картинку.
 2.4 Размер объекта
 
 Вы можете узнать, сколько памяти занимает объект, с помощью  lobstr::obj_size()   13  :
 obj_size(letters)
#> 1,712 Б
obj_size (ggplot2 :: алмазы)
#> 3,456,344 B 
 Поскольку элементы списков являются ссылками на значения, размер списка может быть намного меньше, чем вы ожидаете:
 х <- runif(1e6)
размер_объекта(х)
#> 8 000 048 Б
у <- список (х, х, х)
obj_size(у)
#> 8,000,128 B 
  y  всего 80 байт  14  больше, чем  x  . Это размер пустого списка с тремя элементами:
 obj_size(list(NULL, NULL, NULL))
#> 80 B 
 Точно так же, поскольку R использует глобальный пул строк, векторы символов занимают меньше памяти, чем можно было бы ожидать: 100-кратное повторение строки не приводит к тому, что она занимает в 100 раз больше памяти.
 банан <- "бананы бананы бананы"
obj_size (банан)
#> 136 Б
obj_size (реп (банан, 100))
#> 928 B 
 Ссылки также мешают думать о размере отдельных объектов.  obj_size(x) + obj_size(y)  будет равно  obj_size(x, y) , только если нет общих значений. Здесь объединенный размер  x  и  y  совпадает с размером  y  :
 obj_size(x, y)
#> 8,000,128 B 
 Наконец, R 3.5.0 и более поздние версии имеют функцию, которая может привести к неожиданностям: ALTREP, сокращение от  альтернативное представление  . Это позволяет R очень компактно представлять определенные типы векторов. Скорее всего, вы увидите это с  : , потому что вместо того, чтобы хранить каждое число в последовательности, R просто сохраняет первое и последнее число. Это означает, что каждая последовательность, независимо от ее размера, имеет одинаковый размер:
 obj_size(1:3)
#> 680 Б
obj_size (1: 1e3)
#> 680 Б
obj_size (1: 1e6)
#> 680 Б
obj_size (1: 1e9)
#> 680 В 
 2.4.1 Упражнения
 
  1.  Почему в следующем примере  object.size(y)  и  obj_size(y) 
     так кардинально отличается? Обратитесь к документации  object.size()  .
     y <- rep(list(runif(1e4)), 100)
объект.размер(у)
#> 8005648 байт
obj_size(у)
#> 80 896 В 
  2.  Возьмите следующий список. Почему его размер несколько вводит в заблуждение?
     funs <- list(mean, sd, var)
obj_size(весело)
#> 17 608 В 
  3.  Предсказать вывод следующего кода:
     а <- runif(1e6)
obj_size(а)
б <- список (а, а)
obj_size(б)
obj_size (а, б)
б[[1]][[1]] <- 10
obj_size(б)
obj_size (а, б)
б[[2]][[1]] <- 10
obj_size(б)
obj_size(а, б) 
 2.
 5 Изменение на месте
 Как мы видели выше, изменение объекта R обычно создает его копию. Есть два исключения:
  •  Объекты с одной привязкой получают специальную оптимизацию производительности.
  •  Среды, особый тип объектов, всегда изменяются на месте.
 2.5.1 Объекты с одной привязкой
 
 Если к объекту привязано одно имя, R изменит его на месте:
 v <- c(1, 2, 3) 
 v[[3]] <- 4 
 (обратите внимание на идентификаторы объектов здесь:  v  продолжает привязываться к тому же объекту, 90 008 0x207  .)
 Две сложности затрудняют точное предсказание того, когда R применяет эту оптимизацию:
  •  Когда дело доходит до привязок, R в настоящее время  15  может считать только 0, 1,
     или много. Это означает, что если объект имеет две привязки и одна из них исчезает,
     счетчик ссылок не возвращается к 1: на единицу меньше многих
     еще много. В свою очередь, это означает, что R будет делать копии, когда иногда
     не нужно.
  •  Всякий раз, когда вы вызываете подавляющее большинство функций, это делает ссылку на
     объект. Единственным исключением являются специально написанные «примитивные» функции C.
     Они могут быть написаны только R-core и встречаются в основном в базовом пакете.
 Вместе эти два осложнения затрудняют прогнозирование того, произойдет ли копирование. Вместо этого лучше определить его опытным путем с помощью  tracemem()  .
 Давайте рассмотрим тонкости на примере использования циклов for. Циклы for имеют репутацию медленных в R, но часто эта медлительность вызвана тем, что каждая итерация цикла создает копию. Рассмотрим следующий код. Он вычитает медиану из каждого столбца большого фрейма данных:
 x <- data.frame(matrix(runif(5 * 1e4), ncol = 5))
медианы <- vapply(x, медиана, числовое(1))
для (я в seq_along (медианы)) {
  x[[i]] <- x[[i]] - медианы[[i]]
} 
 Этот цикл работает на удивление медленно, потому что каждая итерация цикла копирует фрейм данных. Вы можете увидеть это, используя  tracemem()  :
 cat(tracemem(x), "\n")
#> <0x7f80c429e020>
для (я в 1:5) {
  x[[i]] <- x[[i]] - медианы[[i]]
}
#> tracemem[0x7f80c429e020 -> 0x7f80c0c144d8]:
#> tracemem[0x7f80c0c144d8 -> 0x7f80c0c14540]: [[<-.data.frame [[<-
#> tracemem[0x7f80c0c14540 -> 0x7f80c0c145a8]: [[<-.data.frame [[<-
#> tracemem[0x7f80c0c145a8 ​​-> 0x7f80c0c14610]:
#> tracemem[0x7f80c0c14610 -> 0x7f80c0c14678]: [[<-.data.frame [[<-
#> tracemem[0x7f80c0c14678 -> 0x7f80c0c146e0]: [[<-.data.frame [[<-
#> tracemem[0x7f80c0c146e0 -> 0x7f80c0c14748]:
#> tracemem[0x7f80c0c14748 -> 0x7f80c0c147b0]: [[<-.data.frame [[<-
#> tracemem[0x7f80c0c147b0 -> 0x7f80c0c14818]: [[<-.data.frame [[<-
#> tracemem[0x7f80c0c14818 -> 0x7f80c0c14880]:
#> tracemem[0x7f80c0c14880 -> 0x7f80c0c148e8]: [[<-.data.frame [[<-
#> трассировка[0x7f80c0c148e8 -> 0x7f80c0c14950]: [[<-.data.frame [[<-
#> tracemem[0x7f80c0c14950 -> 0x7f80c0c149b8]:
#> tracemem[0x7f80c0c149b8 -> 0x7f80c0c14a20]: [[<-. data.frame [[<-
#> tracemem[0x7f80c0c14a20 -> 0x7f80c0c14a88]: [[<-.data.frame [[<-
untracemem(x) 
 На самом деле каждая итерация копирует фрейм данных не один, не два, а три раза! Две копии сделаны  [[.data.frame  , а еще одна копия  16  сделана, потому что  [[.data.frame  — это обычная функция, которая увеличивает счетчик ссылок на  х  .
 Мы можем уменьшить количество копий, используя список вместо фрейма данных. При изменении списка используется внутренний код C, поэтому ссылки не увеличиваются и создается только одна копия:
 y <- as.list(x)
кот(трассем(у), "\п")
#> <0x7f80c5c3de20>
  
для (я в 1:5) {
  y[[i]] <- y[[i]] - медианы[[i]]
}
#> tracemem[0x7f80c5c3de20 -> 0x7f80c48de210]: 
 Хотя нетрудно определить момент создания копии, трудно ее предотвратить. Если вы обнаружите, что прибегаете к экзотическим уловкам, чтобы избежать копирования, возможно, пришло время переписать вашу функцию на C++, как описано в главе 25.
 2.5.2 Окружающая среда
 
 Вы узнаете больше о средах в главе 7, но важно упомянуть их здесь, потому что их поведение отличается от поведения других объектов: среды всегда изменяются на месте. Это свойство иногда описывается как семантика ссылок  , потому что при изменении среды все существующие привязки к этой среде продолжают иметь одну и ту же ссылку.
 Возьмем эту среду, которую мы привязываем к  e1  и  e2  :
 e1 <- rlang::env(a = 1, b = 2, c = 3)
e2 <- e1 
 Если мы изменим привязку, среда будет изменена на месте:
 e1$c <- 4
e2$c
#> [1] 4 
 Эту основную идею можно использовать для создания функций, которые «запоминают» свое предыдущее состояние. См. Раздел 10.2.4 для более подробной информации. Это свойство также используется для реализации системы объектно-ориентированного программирования R6, которая рассматривается в главе 14.
 Одним из следствий этого является то, что среды могут содержать сами себя:
 e <- rlang::env()
э$себя <- е
ссылка (е)
#> █ [1:0x7fe114214cd8] 
#> └─self = [1:0x7fe114214cd8] 
 Это уникальное свойство сред!
 2.
 5.3 Упражнения
  1.  Объясните, почему следующий код не создает циклический список.
     х <- список()
х[[1]] <- х 
  2.  Оберните два метода вычитания медиан в две функции, затем
     используйте комплект «bench»  17 , чтобы тщательно сравнить их скорости. Как
     изменение производительности по мере увеличения количества столбцов?
  3.  Что произойдет, если вы попытаетесь использовать  tracemem()  в среде?
 2.6 Отвязка и сборщик мусора
 
 Рассмотрим этот код:
 x <- 1:3 
 x <- 2:4 
 Мы создали два объекта, но к моменту завершения кода ни один объект не привязан к имени. Как эти объекты удаляются? Это работа сборщика мусора  , или сокращенно GC. GC освобождает память, удаляя объекты R, которые больше не используются, и запрашивая дополнительную память у операционной системы, если это необходимо.
 R использует трассировку  GC . Это означает, что он отслеживает каждый объект, доступный из глобальной среды  18 , и все объекты, которые, в свою очередь, доступны из этих объектов (т. е. ссылки в списках и средах обрабатываются рекурсивно). Сборщик мусора не использует счетчик ссылок модификации на месте, описанный выше. Хотя эти две идеи тесно связаны, внутренние структуры данных оптимизированы для разных вариантов использования.
 Сборщик мусора (GC) запускается автоматически всякий раз, когда R требуется больше памяти для создания нового объекта. Глядя со стороны, практически невозможно предсказать, когда запустится сборщик мусора. На самом деле, не стоит даже пытаться. Если вы хотите узнать, когда запускается GC, позвоните по номеру 9.0008 gcinfo(TRUE)  и сборщик мусора будет выводить сообщение на консоль при каждом запуске.
 Вы можете форсировать сборку мусора, вызвав  gc()  . Но несмотря на то, что вы, возможно, читали в другом месте,  никогда не нуждается в , чтобы вызвать  gc()  самостоятельно. Единственные причины, по которым вы можете  захотеть, чтобы  вызывал  gc() , — это попросить R вернуть память вашей операционной системе, чтобы другие программы могли ее использовать, или побочный эффект, сообщающий вам, сколько памяти используется в данный момент:
 gc()
#> использовано (МБ) триггер gc (МБ) лимит (МБ) максимальное использование (МБ)
#> Ncells 884876 47,3 1698228 90,7 NA 1478961 79
#> Vcells 5026893 38.4 17228590 131.5 16384 17226182 132 
  lobstr::mem_used()  — это оболочка вокруг  gc() , которая выводит общее количество использованных байтов: 900 03
 mem_used()
#> 89 748 952 B 
 Это число не соответствует объему памяти, сообщаемому вашей операционной системой. Есть три причины:
  1.  Сюда входят объекты, созданные R, но не интерпретатором R.
  2.  И R, и операционная система ленивы: они не будут освобождать память
     пока это действительно не нужно. R может держаться за память, потому что
     ОС еще не просила его обратно.
    •  
    Добавить комментарий 
    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
     
     
      
    Copyright © 2020  All Rights Reserved.