assign函数在循环时候，给变量赋值。
举例说明：
1、
for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){
assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])
}
2、
for (i in 1:3){
assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)
}
ls()
[1] "a1" "a2" "a3" "i"
>a1
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>a2
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>a3
[1] 3 4 5 6 7 8 9 10
1、paste函数可用于字符串连接
用法：paste (..., sep = " ", collapse = NULL)，分隔符默认为空格
我们简单举个例子
1）paste("a","b") ##能连接a b
[1] "a b"
paste("a","b","c")
[1] "a b c"
2）设置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等号分隔了
[1] "a=b"
3）连接多个元素paste("a",1:5,sep="") ##会自动每个元素与a相连
[1] "a1""a2""a3""a4""a5"
4）paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量输出文件名
[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、
2、collapse参数
谢益辉大佬说这个参数引无数英雄竞折腰啊，大家只会sep
1）paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧，collapse没用上
[1] "a 1"
2）paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##这样就很容易理解了，collapse折叠起了元素
[1] "a+b+c"
3）paste("a",1:5,sep="") ##再来更明显的举例
[1] "a1""a2""a3""a4""a5"
4）paste("a",1:5,sep="",collapse="+") ##先在元素间连接，然后折叠
[1] "a1+a2+a3+a4+a5"
3、与paste0函数的区别
paste0函数，默认sep=""是两个函数唯一的区别
paste(c("a","b","c"),1:3)##默认空格符
[1] "a 1""b 2""c 3"
paste(c("a","b","c"),1:3,sep=" ")
[1] "a 1""b 2""c 3"
paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")
[1] "a1""b2""c3"
如果两个向量长度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范围后继续从前向后连接
[1] "a 1" "b 2" "c 3" "a 4" "b 5"
paste0(c("a","b","c"),1:3)#默认元素连接为sep=""
[1] "a1""b2""c3"
用法：unlist()函数的作用，就是将list结构的数据du，变zhi成非list的数据，即将list数据变成 字符串向量 或者数字向量的形式
如果是向量的话就直接输出向量
例子：
%in%相当于match()函数的一个缩写。用来判断一个数组或矩阵是否包含在另一个数组或矩阵里。举个例子一目了然：
#首先复制两个变量a和b
>a <- 1:5
>b <- 3:7
>a %in% b #看a的元素是否包含在b中输出结果如下：
[1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
用法：apply(x, MARGIN, FUN, ...)
作用：对 矩阵 的行或列使用函数，或者对 数组 的各个维度使用函数
x为数据对象，MARGIN是维度的下标，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列，FUN是自己指定的任意或自定义函数
注：数据框dataframe也可以使用apply函数，该函数会自动将数据框转化为矩阵，但前提是数据框中各列的数据类型 必须是数值型，否则会报错。
用法：lapply(x,FUN,...)
作用：对列表中的各个元素使用函数
x是格式为列表的数据源，FUN是任意函数。
intersect(data1，data2)：交集
union(data1，data2)：并集
关于r语言中find函数的用法：find(matlab)
find()所属R语言包：matlab
描述----------Description----------
Finds indices of elements.
查找的元素的索引。
用法----------Usage----------
find(x)
参数----------Arguments----------
参数：x
expression to evaluate
要计算的表达式
Details
If expression is not logical, finds indices of nonzero elements of argument x.
如果是不符合逻辑的表达，发现指数的非零元素的参数x。
值----------Value----------
Returns indices of corresponding elements matching the expression x.
返回指数的相应匹配的元素的表达x。
P. Roebuck <a href="mailto:[email protected]"[email protected]</a>
实例
----------Examples----------
find(-3:3 >= 0)
find(c(0, 1, 0, 2, 3))
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.defaultmean.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.densityplot.ecdf plot.factor*plot.formula*
plot.hclust*plot.histogram* plot.HoltWinters* plot.isoreg*plot.lm
plot.medpolish* plot.mlmplot.POSIXct* plot.POSIXlt* plot.ppr*
plot.prcomp*plot.princomp* plot.profile.nls* plot.spec plot.spec.coherency
plot.spec.phase plot.stepfunplot.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(xy, type, pch, lty, col, bg, cex, lwd, ...))函数，也许这就是真正起作用的函数了吧。思路基本上就是如此了，是否这个时候您可以获得一些阅读查找R函数内容的乐趣。
除了直接输入FUN.default形式外，还可以使用getS3method(FUN,"default")来获得代码。这样就解决了绝大多数函数代码查看的工作了。
在第二种情况种，我们说了一般可以通过FUN.default获得想要的结果。但是只有称为generic的函数才有这种“特权”。而lm等则没有，不过我们也可以尝试使用methods(lm)来看看结果如何，发现：
[1] lm.fit lm.fit.null lm.influence lm.wfit lm.wfit.null
Warning message:
function 'lm' appears not to be generic in: methods(lm)
出现了警告信息，表示说lm不是泛型函数，但是还是给出了结果lm.fit等，大致上可以看成是和lm相关的系列函数吧。这样子就出现了有趣的局面，比如说既有plot.ts，也有ts.plot。
依照第三种情况，我们发现竟然有的函数用星号标识了的，比如plot.stl*等，当我们输入plot.stl，甚至是plot.stl*的时候都会给出 要么找不到这个对象，要么干脆是代码错误的信息。原来凡是用了*标识的函数，都是隐藏起来的函数，估计是怕被人看见（其实这是玩笑话）！我们要看这些函数 的代码，我们该怎么办呢？其实也很容易，使用功能强大的getAnywhere(FUN)，看看这个函数的名称，就可以猜想到它的功能估计是很强大的， Anywhere的内容都可以找到！getAnywhere(plot.stl)的结果如下：
A single object matching 'plot.stl' was found
It was found in the following places
registered S3 method for plot from namespace stats
namespace:stats
with value
function (x, labels = colnames(X), set.pars = list(mar = c(0,
6, 0, 6), oma = c(6, 0, 4, 0), tck = -0.01, mfrow = c(nplot,
1)), main = NULL, range.bars = TRUE, ..., col.range = "light gray")
{
sers <- x$time.series
ncomp <- ncol(sers)
data <- drop(sers %*% rep(1, ncomp))
X <- cbind(data, sers)
colnames(X) <- c("data", colnames(sers))
nplot <- ncomp + 1
if (range.bars)
mx <- min(apply(rx <- apply(X, 2, range), 2, diff))
if (length(set.pars)) {
oldpar <- do.call("par", as.list(names(set.pars)))
on.exit(par(oldpar))
do.call("par", set.pars)
}
for (i in 1:nplot) {
plot(X[, i], type = if (i <nplot)
"l"
else "h", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE, ...)
if (range.bars) {
dx <- 1/64 * diff(ux <- par("usr")[1:2])
y <- mean(rx[, i])
rect(ux[2] - dx, y + mx/2, ux[2] - 0.4 * dx, y -
mx/2, col = col.range, xpd = TRUE)
}
if (i == 1 &&!is.null(main))
title(main, line = 2, outer = par("oma")[3] >0)
if (i == nplot)
abline(h = 0)
box()
right <- i%%2 == 0
axis(2, labels = !right)
axis(4, labels = right)
axis(1, labels = i == nplot)
mtext(labels[i], side = 2, 3)
}
mtext("time", side = 1, line = 3)
invisible()
}
<environment: namespace:stats>
注意到前面有一段解释型的语言，描述了我们要找的这个函数放在了什么地方等等。其实对任意我们可以在R中使用的函数，都可以先试一试getAnywhere，看看都有些什么内容。算是一个比较“霸道”的函数。
在上面plot.xy函数中，我们还可以看到.Internal这个函数，类似的也许还可以看到.Primitive、.External、.Call等函数这就和R系统内部工作方式和与外部接口的定义有关了，如果对这些函数有兴趣的话，就要学习组成R系统的源代码了。
最后，如果真的想阅读组成R系统本身的源代码，在各个CRAN中均有下载。你可以得到组成R系统所需要的材料。其中很多C语言（还有就是F）的源代码，均 是精心挑选过的算法，哪怕就是想学从头到尾编写具体的算法，也是学习的好材料。同时，你可以看到R系统内部是如何构成的，理解了这些对于高效使用R有至关 重要的作用。这个范畴的材料就要着重看一看R-Lang和R-inits了。
至此，R中阅读代码的内容就依照我的理解介绍了一下。随后将有一些R代码示例的分析注解、语言本身、R应用的和行业使用的材料翻译和具体例子说明。欢迎大家多多和我交流，一起进步。
