同理心
樣本大概是10,5,35個, 考慮到人類的基因大概有2w多個，那麼這就是乙個10000 x 20000的大樣本資料，鑑於這還是乙個tpm，資料型別是浮點型，檔案解壓縮之後就是4.61g, 如果全部載入到r語言中，大部分的電腦估計都受不了
library(pryr)
test
object_size(test)
# 5.11 gb
system命令
可是大部分人的作業系統都是windows，所有執行的時候就會報錯，能不能就使用者r語言解決這個問題呢？當然可以，只要你認真讀過read.table的那麼多引數，你就會知道他的那麼多引數並不是裝飾用的。
讓我們先學習乙個簡單的引數nrows, 他的作用就是讀取前n行，知道它之後，那就不需要去呼叫head了
headtcga
sep = "\t",
stringsasfactors = false,
nrow = 1)
readlines讀取的就是乙個字串，然後將其分隔成向量即可。
headtcga
headtcga
colclasses不太好理解。r語言在用read.table讀取資料的時候其實做了很多事情，有一件事情就是負責確認每一列的資料型別，r語言需要根據不同資料型別進行記憶體分配。
如果你想實現讀取指定列，那麼你就得自己去設定每一列的資料型別。如果哪些列不需要，就將其它的資料型別定義為null，r語言就會忽略它。
讀取**如下：
cat(paste0("begin at ", sys.time(),"\n"))
first_5_rows
stringsasfactors = false,
header = false,
skip = 1,
check.names = false)
# targetnum 你需要讀取的列
classes[-targetnum]
classes[1]
# 讀取檔案(跳過第一行)
targetcancertpm
sep= "\t",
skip = 1,
colclasses = classes)
colnames(targetcancertpm)
targetcancertpm[1:3, 1:3]
cat(paste0("end at ", sys.time(),"\n"))
這就是需要對檔案進行逐行讀取解析了，我用readlines造了乙個輪子，函式名為read_part,目前能用的引數為
# 函式目標:
# 讀取檔案中的指定行和指定列
# 不包括注釋行
read_part
stringsasfactors = false,
header = false,
check.names = false,
comment.char = "#", ...) else
i j
repeat else
#print(select_cols)
dfl[[j]]
j } close(con)
df return(df)
}
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