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r语言中怎样查看函数源代码(一)
2017-10-10 12:10:11 】 浏览:6568
Tags:言中 怎样 查看 函数 源代码

源自: http://zhidao.baidu.com/link?url=hp77BAOSlcZgXDFghzP8sE9Gt2D2r4YkK0cwtRzWU0EwI9w7pZ30lpEQPnJcK0_okmGUrwRjUvUyFyDQ1TDuD_

在r中看函数源代码:
在R中,代码可以分为如下几个级别:

首先,是你输入了函数对象名称,你可以直接看到代码的,如要获得函数对象fivenum的代码,就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果:

function (x, na.rm = TRUE)
{
xna <- is.na(x)
if (na.rm)
x <- x[!xna]
else if (any(xna))
return(rep.int(NA, 5))
x <- sort(x)
n <- length(x)
if (n == 0)
rep.int(NA, 5)
else {
n4 <- floor((n + 3)/2)/2
d <- c(1, n4, (n + 1)/2, n + 1 - n4, n)
0.5 * (x[floor(d)] + x[ceiling(d)])
}
}
<environment: namespace:stats>

从上面的例子可以看出,这类函数对象的代码是最容易看到的,也是我们学习的最好的材料了,而R中最大多数的函数对象是以这种方式出现的。

其次,我们在输入mean这类函数名次的时候,会出现如下结果:

function (x, ...)
UseMethod("mean")
<environment: namespace:base>

这表示函数作者把函数“封”起来了。这个时候我们可以先试一试methods(mean),利用methods函数看看mean这个函数都有哪些类型的,我们得到的结果如下:

[1] mean.data.frame mean.Date mean.default mean.difftime mean.POSIXct mean.POSIXlt

其实对此可以有一个简单的理解,虽然不够精确。因为在R中,mean函数可以求得属于不同类型对象的平均值,而不同类型对象平均值的求法还是有一些小小差 异的,比如说求一个向量的平均值和求一个数据框的平均值就有所差异,就要编写多个mean函数,然后“封”起来,以一个统一的mean出现,方便我们使 用。这正好也反映了R有一种类似泛型编程语言的性质。

既然我们已经知道mean中还有这么多种类,我们可以输入mean.default试一试就可以得到:

function (x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
{
if (!is.numeric(x) && !is.complex(x) && !is.logical(x)) {
warning("argument is not numeric or logical: returning NA")
return(as.numeric(NA))
}
if (na.rm)
x <- x[!is.na(x)]
trim <- trim[1]
n <- length(x)
if (trim > 0 && n > 0) {
if (is.complex(x))
stop("trimmed means are not defined for complex data")
if (trim >= 0.5)
return(stats::median(x, na.rm = FALSE))
lo <- floor(n * trim) + 1
hi <- n + 1 - lo
x <- sort.int(x, partial = unique(c(lo, hi)))[lo:hi]
n <- hi - lo + 1
}
.Internal(mean(x))
}
<environment: namespace:base>

同样就可以得到mean.data.frame、mean.Date、mean.difftime、mean.POSIXct、mean.POSIXlt 的具体内容了。值得注意的是,在R中,出现有多个同样近似功能的函数封装为一个函数的时候(这时候在函数中多半会出现类似UseMethod函数使用的情 况),我们不妨先输入mean.default试一试。这种形式的函数在R中一般作为默认的函数表示。

第三,这是一种特殊的情况,有人认为应该和第二种是一类,但是我还是要提出来单独归类。在这种情况也和第二种的原因有些类似,但并不是完全一致。

也许我们大家都很熟悉plot函数了吧,输入函数名plot的时候,我们会得到如下结果:

function (x, y, ...)
{
if (is.null(attr(x, "class")) && is.function(x)) {
nms <- names(list(...))
if (missing(y))
y <- {
if (!"from" %in% nms)
0
else if (!"to" %in% nms)
1
else if (!"xlim" %in% nms)
NULL
}
if ("ylab" %in% nms)
plot.function(x, y, ...)
else plot.function(x, y, ylab = paste(deparse(substitute(x)),
"(x)"), ...)
}
else UseMethod("plot")
}
<environment: namespace:graphics>

请注意plot函数中也出现了UseMethod这个函数,但是和mean不同的是,前面有相当多的语句用于处理其他一些事情。这个时候,我们也使用methods(plot)来看看,得到如下结果:

plot.acf* plot.data.frame* plot.Date* plot.decomposed.ts* plot.default
plot.dendrogram* plot.density plot.ecdf plot.factor* plot.formula*
plot.hclust* plot.histogram* plot.HoltWinters* plot.isoreg* plot.lm
plot.medpolish* plot.mlm plot.POSIXct* plot.POSIXlt* plot.ppr*
plot.prcomp* plot.princomp* plot.profile.nls* plot.spec plot.spec.coherency
plot.spec.phase plot.stepfun plot.stl* plot.table* plot.ts
plot.tskernel* plot.TukeyHSD

不看不知道,一看吓一跳,还以为我们输入plot的输出就是函数本身,结果也许不是如此。可能有人已经理解了,其实最后的UseMethod函数实在默认 的调用plot.default函数,赶快再看看plot.default函数吧,发现它再调用plot.xy函数,再看看plot.xy函数,再 plot.xy函数中调用了一个.Internal(plot.xy(
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array(4) { ["type"]=> int(8) ["message"]=> string(24) "Undefined variable: jobs" ["file"]=> string(32) "/mnt/wp/cppentry/do/bencandy.php" ["line"]=> int(214) }