在调用 fastLmPure 后，如何让 R 就地修改该矩阵？

Question

我试图在循环中运行 fastLmPure ，避免复制大矩阵。

我已将矩阵预先分配到我需要的大小，这只是我需要更改值的最后一列。即它不会增长。

我将其归结为下面的最小案例，这些案例说明了我遇到的问题。

我希望矩阵的修改就地完成，但我得到了一个副本，因为引用计数器已通过调用 Rcpp 而增加。

Rcpp 不会修改 X，那么为什么会出现额外的引用计数，导致 R 在我下次修改时进行复制？
从 fastLm 返回执行后如何获得就地修改？

（我使用的是 R 4.1.2，并通过控制台运行以避免任何 RStudio 环境窗格引用问题。）

示例 1：

library(RcppArmadillo)
minimal_fastLm <- function() {
  y <- c(1,2)

  X <- matrix(data = c(1,1,2,3), nrow = 2, ncol = 2)
  .Internal(inspect(X))

  model <- .Call("_RcppArmadillo_fastLm_impl", X, y, PACKAGE = "RcppArmadillo")
  .Internal(inspect(X))

  X[, 2] <- c(3,4)
  .Internal(inspect(X))
}

minimal_fastLm()

给出输出（为了清晰起见进行了编辑）：
通过调用 fastLm 地址不变，但引用计数增加，然后在修改时进行复制。 （参见粗体）。 <代码> @0x0000000017401560 14 RELSXP g0c3 [REF(1),ATT] (len=4, tl=0) 1,1,2,3 ... @0x0000000017401560 14 RELSXP g0c3 [REF(2),ATT] (len=4, tl=0) 1,1,2,3 ... @0x00000000174ad568 14 RELSXP g0c3 [REF(1),ATT] (len=4, tl=0) 1,1,3,4 ...

示例 2： 甚至更小的（纯 Rcpp）

library(Rcpp)
cppFunction('int rawSEXP(SEXP X) { return(1); }')
cppFunction('int asNumMat(NumericMatrix X) { return(1); }')

pureRcpp <- function() {
  X <- matrix(data = c(1,1,2,3), nrow = 2, ncol = 2)
  .Internal(inspect(X))

  X[, 2] <- c(4,5)    # Initially modifies in place because X has REF(1).
  .Internal(inspect(X))

  rawSEXP(X)          # Call Rcpp function with raw SEXP
  .Internal(inspect(X))

  X[, 2] <- c(6,7)    # Still modifies in place because X has REF(1).
  .Internal(inspect(X))

  asNumMat(X)         # Call Rcpp function that casts to NumericMatrix
  .Internal(inspect(X))

  X[, 2] <- c(8,9)    # Causes a copy because X has REF(3).
  .Internal(inspect(X))

}
pureRcpp()

X 也从未被 Rcpp 修改过。我也不希望这样。我只是想读取数据。
那么当 NumericMatrix 超出范围时，为什么引用计数器没有减回 1？

Answer 1

R 使用写时复制，并且在来自 R 或 C(++) 代码的写入之间不会发生变化——更新的值只是更新的值。

因此，如果您想要可变的非复制数据，您可能必须自己在非 R 数据结构中管理数据。一个简单的犰狳向量或矩阵，你注意不要继承 R 数据就可以了。

分配一次，根据需要修改值，循环到您想要的内容。这应该符合你的要求，除非我误解了什么。

Answer 2

经过一番挖掘，我发现 Rcpp 可以做一些清理工作，但实际上却没有。

作为错误提出，并确定了解决方案。
将在下一版本的 Rcpp 中修复。
https://github.com/RcppCore/Rcpp/pull/1205

所以，答案是：

• 这种就地修改确实应该是可能的，
• 而且会在未来的 Rcpp 版本之后实现。