Re-implementing rowsum/colsum for HDF5Matrix
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 35/100
Piste de recherche
Commencez par suivre les méthodes existantes rowsum() et colsum(), ainsi que la méthode historique rowsum,HDF5Matrix mentionnée dans l’issue. Examinez comment HDF5RealizationSink et RealizationSink sont utilisés, puis définissez comment les résultats doivent être écrits de manière incrémentielle, notamment en prenant en charge l’écriture d’opérations séparées dans le même sink. Le travail est terminé lorsque les deux opérations peuvent réaliser leurs résultats vers un RealizationSink sans nécessiter de conserver le résultat complet en mémoire.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
I just noticed that bsseq has been broken in devel for a while due to the removal of the rowsum,HDF5Matrix-method (which I okayed back in https://github.com/Bioconductor/DelayedArray/commit/1a6a44f0119d81ff5eae975a37b4eb4efe85efab#comments).
I now remember why I had this method: if the data are so large that they need to be stored in HDF5 then the result of rowsum()/colsum() may itself be so large that it can't be stored in memory.
Therefore, the method I had allowed for this by allowing the result to be written to an HDF5RealizationSink (it also allowed me some extra control over the result, such as writing 2 separate rowsum()s to the same file as in https://github.com/PeteHaitch/DelayedMatrixStats/commit/27712d726a78350819961d4c10e50ef900118ef7).
Would it be possible to have a rowsum()/colsum() that supports realizing the result to a RealizationSink as it goes?
I will try to find time to do this if you're okay with it.
- Langage dominant
- R
- Étoiles
- 29
- Forks
- 12
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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