结论：从数据框里面取某列数据，三种方法的时间消耗区别很大，直接用索引值，是最快的，而用$符号其次，用列名最慢。

我在R里面建立了一个表达量矩阵，列名是一个个样品，行是一个个探针，矩阵值是该探针在该样品测定的表达量。

那么，如果我要看看名为"202723_s_at"的探针的表达向量与其它所有探针的表达向量的相关系数，我可以用以下三种方法：

> system.time(apply(all_dat_t,2,function(x)  cor(all_dat_t$"202723_s_at",x)))

user  system elapsed

22.93    0.03   23.03

> system.time(apply(all_dat_t,2,function(x)  cor(all_dat_t[,"202723_s_at"],x)))

Timing stopped at: 92.02 5.32 97.66

太耗时间了，省去

> system.time(apply(all_dat_t,2,function(x)  cor(all_dat_t[,grep(prob,names(all_dat_t))],x)))

Timing stopped at: 13.55 0.04 13.66

> prob_num=grep(prob,names(all_dat_t))

> system.time(apply(all_dat_t,2,function(x)  cor(all_dat_t[,prob_num],x)))

user  system elapsed

8.14    0.01    8.17

可以看出，如果我首先根据探针名，grep出它在该表达量矩阵的列数，然后用列数来提取它的表达量是最快的，而且时间改善非常明显！

我们再探究一下cor函数的效率问题

探究的矩阵有54675个变量，每个变量均有189个观测值，如果取这个大矩阵的部分变量来求相关系数，结果如下！

> system.time(cor(all_dat_t[,1:10]))

user  system elapsed

0.001   0.000   0.001

> system.time(cor(all_dat_t[,1:100]))

user  system elapsed

0.003   0.000   0.003

> system.time(cor(all_dat_t[,1:1000]))

user  system elapsed

0.107   0.002   0.108

> system.time(cor(all_dat_t[,1:10000]))

user  system elapsed

11.102   0.849  11.983

> system.time(cor(all_dat_t)) 约六分钟也是可以搞定的

但是如果cor(all_dat_t)，六分钟后得到的相关系数矩阵约32G，非常恐怖！

但是它很明显没有把这个32G相关系数矩阵存储到内存，因为我的机器本来就16G内存。我至今不能明白R具体实现机理