如何在不写入磁盘的情况下将原始向量转换回R对象？我想读取base64数据流并将其转换为R对象表示。这是一个例子 - 我如何从原始向量中取回lm对象？
## some rdata -- writes to temp file!
mod <- lm(mpg ~ cyl, data=mtcars)
f1 <- tempfile()
save(mod, file=f1, compress="bzip2")
library(base64enc)
r1 <- readBin(f1, "raw", n=file.info(f1)[1, "size"])
r2 <- base64decode(base64encode(file(f1, "rb"))) # emulate input base64
identical(r1, r2)
## I can get mod back by writing to file and loading, but how to just
## load from a raw vector?
rm(mod) # get rid of mod
f2 <- tempfile()
writeBin(r2, f2)
load(f2) # mod is back
答案 0 :(得分：5)
在我的RcppRedis包中，我使用RApiSerialize包（它基于最初在Rhpc包中借用的基本R代码）来实时进行这些转换：
R> mod <- lm(mpg ~ cyl, data=mtcars) # your example
R>
R> library(RApiSerialize)
R> modraw <- serializeToRaw(mod) # serialized
R> str(modraw) # really just a raw vector now
raw [1:6819] 58 0a 00 00 ...
R>
所以在这一点上你可以用原始矢量做任何你想做的事情。将其写入磁盘，将其写入数据库（就像我们使用RcppRedis一样），....
但重要的是，你也可以恢复你的模型：
R> summary( unserializeFromRaw(modraw) )
Call:
lm(formula = mpg ~ cyl, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.981 -2.119 0.222 1.072 7.519
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 37.885 2.074 18.27 < 2e-16 ***
cyl -2.876 0.322 -8.92 6.1e-10 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 3.21 on 30 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.726, Adjusted R-squared: 0.717
F-statistic: 79.6 on 1 and 30 DF, p-value: 6.11e-10
R>
答案 1 :(得分：2)
对于R级访问，使用unserialize(serialize(mod, NULL))从R对象往返到原始向量并返回。