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データのサイズが大きいため（10 GB）、ユニットのサーバーを使用して実行する必要があります（メモリの問題を回避するため）。サーバーは、プラットフォームがLinuxの場合にのみ使用できます。Linuxプラットフォームでこのコードを実行する方法についてのアイデアに感謝します。

dir1 <- list.files("D:sdr", "*.bin", full.names = TRUE)
dir2 <- list.files("D:dsa", "*.img", full.names = TRUE)
file_tot<-array(dim=c(1440,720,664,2))
for(i in 1:length(dir1)){
file_tot[,,i,2] <- file_tot[,,i,2]*0.000030518594759971
file_tot[,,i,2][file_tot[,,i,2] ==  9999 ] <- NA 
                      }
 })
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私たちの多くは、何年もの間、WindowsとLinux（およびOS X ...）のコードを書いてきました。小さなヘルパー関数を自分で作成する

isLinux <- function() unname(Sys.info()["sysname"]) == "Linux"

同様にWindowsの場合。次に、プログラムでパスを作成します。

ourRootDir <- function() ifelse( isLinux(), "/opt/data/someThing", "D:/data")

経由

datapath <- file.path( ourRootDir(), "project", "some", "where")

その後、すべての実際の分析コマンドは、変更なしで移植できる可能性が高くなります。

4200+ CRANパッケージの中で、すべてのプラットフォームに存在するわけではありません。

また、あるシステムで書き込まれたデータを別のsave()システムにロードすることもできます。これは圧縮を使用したバイナリ形式であるため、時間を大幅に節約できます。

于 2013-02-17T18:09:45.587 に答える