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我在 R 中对 5600 x 5700 矩阵进行地统计插值，尽管有可用内存，但我收到错误“C 堆栈使用量太接近极限”。

有一些与此问题相关的 SO 问题，包括this和this。这些资料和我在网上看到的其他资料表明，更改堆栈大小通常可以解决此问题。有些人建议进行此更改：R_CStackLimit = (uintptr_t)-1在文件“Rinterface.h”中。但是我在 Windows 7（x64）上，通过 Python 2.7 中的Rpy2模块（v 2.3.6 x64 by Christoph Gohlke）使用 R 2.15.3（x64），并且找不到“Rinterface.h”。我如何才能更改 R 的有效堆栈限制？

我为插值运行的代码如下（除了我将它包装在一个函数中）：

  d <- read.table(wd,header=TRUE,sep=',')
  d <- na.omit(d)
  coordinates(d) <- ~ longdd+latdd ## convert simple data frame into a spatial data frame object
  proj4string(d) <- CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs")
  stations <- spTransform(d, CRS(utm19))
  names(stations@data)[1] <- "stations"

  grids <- readGDAL("dem.asc")
  names(grids) <- "dem"
  grids$dsea <- readGDAL("dsea.asc")$band1
  proj4string(grids) <- CRS(utm19)
  ov <- overlay(grids, stations)
  stations$dem = ov$dem
  stations$dsea = ov$dsea

  stations <- stations[!is.na(stations$dsea),]

  vgm <- vgm(model="Sph",range=25000)

  v <- variogram(air_temp_max_c~dem+dsea,stations) 
  vgm_max_r<-fit.variogram(v, model=vgm)
  temp_uk <- krige(air_temp_max_c~dem+dsea, locations=stations, newdata=grids, model=vgm_max_r)
  write.asciigrid(temp_uk[1],outmax)
  max_cv <- krige.cv(air_temp_max_c~dem+dsea, locations=stations, vgm_max_r)

  max_cv <-data.frame(max_cv)
  max_cv["date"] <- dt
  max_cv["gs"] <- gs
  max_cv["parameter"] <- "air_temp_max_c"
  write.table(max_cv,file=<outFile>,sep=",",row.names=F)
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您可以使用#include "Rinterface.h" 并将文件 Rinterface.h 放在与您的 C 或 R 代码相同的文件中。

“Rinterface.h”位于： https ://svn.r-project.org/R/trunk/src/include/Rinterface.h

于 2017-11-05T00:40:38.590 回答