Estimado Carlos

Si, puede ser debug, pero no estoy seguro.

Una vez vi en un video, la explicación que hacían era para un error en el código, todo muy visual, el ejemplo era muy básico, algo como dos variables, un if para tomar dos decisiones de acuerdo a si el valor era superior a una constante. El código se ejecutaba  e iba marcando (escribiendo en una pantalla) los valores que tomaban las variables junto a sugerencias, era posible colocar un valor haciendo un clic en una parte de la ejecución (reasignar algo en la memoria a mano). 

Algo como que una lista debía tener “a,b,c” y mostraba que al construirla en la memoria tenía “A,a,B,b,A,C,a” y continuaba llegando a un resultado que informáticamente era lógico, pero ilógico para el problema planteado.

Pero recuerdo solo eso, me gustó muchísimo ese mecanismo, pero todo escapaba a mis posibilidades, incluso no podría decir de que lenguaje se trataba o si era una herramienta que se agregaba al IDE habitual.



Javier


From: Carlos Ortega 
Sent: Thursday, June 13, 2013 5:22 PM
To: Marcuzzi, Javier Rubén 
Cc: Carlos J. Gil Bellosta ; r-help-es 
Subject: Re: [R-es] ¿Alguna explicación para este fenómeno? (Relativo al uso de memoria)

Javier, 

R también tiene opciones de "debug" como la que estás comentando.
Te adjunto un ejemplo práctico:

http://www.burns-stat.com/an-r-debugging-example/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=an-r-debugging-example


Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es



El 13 de junio de 2013 21:45, Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com> escribió:

  Estimado Carlos

  Sobre: 

  ¿Seré yo el único al que los dichosos factores le han hecho perder
  horas y horas de trabajo?


  Si usted supiese en mi caso las cosas fáciles que me hacen perder tiempo.

  ¿Hay alguna herramienta que verifique lo que realiza el código?

  Yo no soy programador pero vi en visualstudio o en netbeans, algunas formas donde colocando puntos en ciertas partes del código es posible visualizar como se va procesando, con información útil en el procesamiento técnico a un nivel informático que escapa a la mayoría, pero que existe.

  Javier

  -----Original Message----- From: Carlos J. Gil Bellosta
  Sent: Thursday, June 13, 2013 4:26 PM
  To: Marcuzzi, Javier Rubén
  Cc: Jose Luis Cañadas ; r-help-es 

  Subject: Re: [R-es] ¿Alguna explicación para este fenómeno? (Relativo al uso de memoria)

  Hola, ¿qué tal?

  Al final he descubierto el motivo del problema. Cierto que esperaba
  cierto nivel de _overhead_, pero nunca tantísimo. Por mucho _overhead_
  que haya, no se pasa de 7MB a 5GB.

  El problema era que (a pesar de mi opción stringsAsFactors = F) los
  niveles de los factores se copiaban íntegros en cada una de las
  columnas de tipo factor de cada una de las tablas resultantes. Aunque
  no se usasen.

  He convertido los factores a caracter, he vuelto a trocear el df
  resultante y el resultado ha sido:


    object.size(empresas)

  33052680 bytes

    object.size(loans)

  3813944 bytes

  Es decir, con _overhead_ el tamaño del objeto resultante ha crecido en
  un orden de magnitud (asumible), no en tres o cuatro (no asumible).

  ¿Seré yo el único al que los dichosos factores le han hecho perder
  horas y horas de trabajo?

  Salud,

  Carlos J. Gil Bellosta
  http://www.datanalytics.com


  El día 13 de junio de 2013 20:54, Marcuzzi, Javier Rubén
  <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com> escribió:

    Estimados

    ¿que pasa con opciones como bigdata o semejantes? Tendría que probar, leer,
    etc., pero puede ser que algún algoritmo distinto solucione esos problemas.
    Recuerdo una presentación que creo que la realizó alguno de la lista donde
    utilizaba millones de datos, eran de aeropuertos, tráfico aéreo, algo de eso
    había leído en una oportunidad.

    Javier Marcuzzi

    -----Original Message----- From: Jose Luis Cañadas
    Sent: Thursday, June 13, 2013 3:42 PM
    To: r-help-es@r-project.org
    Subject: Re: [R-es] ¿Alguna explicación para este fenómeno? (Relativo al uso
    de memoria)


    Interesante... y preocupante.
    No propuso alguien, no hace mucho, reescribir R desde el principio por
    este tipo de cosas?
    El 13/06/13 20:04, Carlos Ortega escribió:


      Hola,

      Si este comportamiento se ve con cualquier data.frame que luego conviertas
      a lista:



        v <- 1:10
        w <- split(v, 1:2)
        w


      $`1`
      [1] 1 3 5 7 9

      $`2`
      [1]  2  4  6  8 10


        object.size(v)


      88 bytes


        object.size(w)


      464 bytes


        object.size(w[[1]])


      72 bytes

      Y he encontrado una explicación que entiendo parcialmente está aquí:



      http://stackoverflow.com/questions/15848590/confusing-size-of-objects-in-r/15850414#15850414

      Saludos,
      Carlos Ortega
      www.qualityexcellence.es


      El 13 de junio de 2013 18:35, Carlos J. Gil Bellosta
      <gilbellosta@gmail.com>escribió:


        Hola, ¿qué tal?

        Tengo un df relativamente chiquito:


          dim(loans)


        [1] 15172    22


          object.size(loans)


        7488144 bytes

        Sin embargo,

        empresas <- split(loans, loans$number_id)
        length(empresas)
        #8748

        object.size(empresas)
        # 50643907728 bytes

        Es decir, el objeto resultante de partir un df de 15000 filas en 8700
        dfs ocupa 5GB.

        ¿Alguna idea de por qué ocurre esto?

        (Uso R 3.0.1 en un Xubuntu 12.04 de 64 bits).

        Un saludo,

        Carlos J. Gil Bellosta
        http://www.datanalytics.com

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