How do you clear the R console in OS X (or Ubuntu)
http://stackoverflow.com/questions/4102717/how-do-you-clear-the-r-console-in-os-x-or-ubuntu
ctrl+l
一、如果需要保存数据到向量或矩阵，首选方法是：新建一个向量或矩阵，然后为新建向量或矩阵赋值。备选方法是：通过连接当前向量或矩阵，以生成新的向量或矩阵。在数据量较少的情况下，上述两种方法没有明显区别，在遇到大量数据时，前者可以提高60倍效率。
小试验：
n <- 10^5
a <- NULL
#连接
system.time(for(i in 1:n){a <- c(a,1)})
#新建并赋值
b <- rep(0,n)
system.time(for(i in 1:n){b[i] <- 1})
前者耗时31.78秒，后者耗时0.44秒。
二、能避免使用圆括号的，尽量不要使用。
小试验：
f <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- 1/(1+x) }}
g <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- (1/(1+x)) }}
h <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- (1+x)^(-1) }}
j <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- {1/{1+x}} }}
k <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- 1/{1+x} }}
x <- 1
system.time(f(10^6))
system.time(g(10^6))
system.time(h(10^6))
system.time(j(10^6))
system.time(k(10^6))
分别耗时：1.36、1.51、1.90、1.44、1.25。
整理自：
http://statisfaction.wordpress.com/2011/01/27/speed-up-your-r-code/#comment-291
http://xianblog.wordpress.com/2011/01/30/r-exam/
小试验：
n <- 10^5
a <- NULL
#连接
system.time(for(i in 1:n){a <- c(a,1)})
#新建并赋值
b <- rep(0,n)
system.time(for(i in 1:n){b[i] <- 1})
前者耗时31.78秒，后者耗时0.44秒。
二、能避免使用圆括号的，尽量不要使用。
小试验：
f <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- 1/(1+x) }}
g <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- (1/(1+x)) }}
h <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- (1+x)^(-1) }}
j <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- {1/{1+x}} }}
k <- function(n){ for(i in 1:n){ x <- 1/{1+x} }}
x <- 1
system.time(f(10^6))
system.time(g(10^6))
system.time(h(10^6))
system.time(j(10^6))
system.time(k(10^6))
分别耗时：1.36、1.51、1.90、1.44、1.25。
整理自：
http://statisfaction.wordpress.com/2011/01/27/speed-up-your-r-code/#comment-291
http://xianblog.wordpress.com/2011/01/30/r-exam/