我正在尝试使用Rie中的scan（）函数以矩阵形式逐步读取大文件（ hap_file ）
x= matrix(scan(hap_file, what = "character",quiet = TRUE, nlines=2500000))
y= matrix(scan(hap_file, what = "character",quiet = TRUE, skip=2500000, nlines=2500000))
z= matrix(scan(hap_file, what = "character",quiet = TRUE, skip=5000000, nlines=2500000))
hap_file 具有1006行和7500000列，并且仅包含0、1、2（制表符分隔）。当我尝试使用scan（）整体读取hap_file时，它给我“ 太多项目” 错误。 因此，我选择使用scan（）进行部分阅读。我做对了吗？
然后使用rbind函数对行进行矩阵组合：
tmp_haplos = matrix(rbind(x, y, z),nrow = tmp.nhap)
但我收到一条错误消息：
rbind（x，y，z）中的错误：矩阵的负范围
此错误是什么意思，我该如何解决此问题？
答案 0 :(得分：1)
您可以使用bigmemory或ff软件包。请参见下面的使用ff包读取/写入大型数据集的示例：
library(ff)
# Simulation
set.seed(123)
n <- 1000
m <- 100
fd <- as.ffdf(as.data.frame(matrix(sample(0:2, n * m, replace = TRUE), ncol = m, nrow = n)))
write.csv.ffdf(fd, file = "test.csv")
# Read to ffdf
fd_read <- read.csv.ffdf(file = "test.csv", header = TRUE)
matprint(fd_read)
输出：
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V93 V94 V95 V96 V97 V98 V99 V100
1 0 0 0 0 0 0 1 2 : 1 0 2 1 2 0 0 2
2 2 1 0 2 2 2 1 1 : 2 0 1 0 2 1 1 1
3 1 0 0 1 1 2 1 0 : 0 1 1 0 1 2 1 2
4 2 2 1 1 2 1 1 2 : 1 2 0 0 0 0 1 1
5 2 2 1 0 0 0 0 0 : 0 0 1 1 1 2 2 2
6 0 1 1 1 0 0 2 2 : 2 1 0 2 2 0 2 1
7 1 2 1 2 2 0 0 1 : 0 2 2 2 0 2 0 2
8 2 0 0 1 0 1 2 0 : 1 2 0 0 0 0 2 2
: : : : : : : : : : : : : : : : : :
993 1 2 2 1 2 0 1 2 : 0 2 0 2 0 1 2 1
994 1 0 0 2 2 1 2 1 : 1 0 0 2 0 1 2 2
995 1 0 2 1 1 1 0 2 : 0 2 2 0 1 1 2 1
996 2 2 0 0 0 2 1 0 : 2 2 0 1 1 2 2 2
997 1 0 2 2 2 2 0 0 : 2 1 0 2 2 0 1 1
998 1 2 0 2 0 2 0 2 : 1 1 1 2 1 2 0 0
999 2 1 1 0 2 2 2 2 : 1 1 2 1 0 0 1 2
1000 0 1 2 1 0 2 2 1 : 1 2 0 1 2 0 2 0