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。
R语言数据结构主要有以下四种:
四种数据结构,重点掌握 向量 和 数据框
判断数据结构的函数: class()
向量的详细讲解在上一篇文章,以下主要讲数据框,矩阵,列表:
以下大部分操作使用的数据框为df
几个重要的函数:查看数据框的行数和列数,行名和列名;以及单独查行的数量,列的数量
数据框取子集有几种方法 : $ 符号,坐标,名字,逻辑值
在 [,] 里,行在前面(左边),列在后面(右边),行与列用逗号 , 隔开: [行,列]
中括号里的逗号,表示维度的分割
数据框按照逻辑值取子集,TRUE对应的行/列留下,FALSE对应的行/列去掉。
修改第二列的列名,就是修改列名这个向量的第二个元素
https://blog.csdn.net/weixin_39718006/article/details/110516670
后续的笔记会有详细介绍
矩阵不能用 $ 符号取子集
t():转置函数,行与列的互换
as.data.frame():转换,把矩阵变为数据框 ,用as.matrix()函数也能把数据框变为矩阵
聚类,相似的行,相似的列会聚在一起。热图自动聚类,行和列的相对位置发生了变化,只是列与列,行与行之间的变化规律。
![热图自动聚类]]( https://upload-images.jianshu.io/upload_images/17511166-f6e2432a04cffbbe.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240 )
热图默认聚类,修改参数,不让聚类,热图与表达矩阵对应。
默认的设置不符合自己的预期,可以子啊作者允许的范围内定义。
查看函数帮助文档,参考修改,达到自己的要求。
列表没有列名和行名,只有元素的名字。列表可以由数据框,矩阵,向量,单独的一个数字都可以组成。
列表没有行和列的概念,只有元素,取子集的两种方式: [[]] , $ ,
$ 有两个作用:数据框取子集和列表取子集。在矩阵和向量里不能用 $ 。
用 class() 函数更能具体说明问题, 判断数据结构和数据类型
以上内容是听 生信技能树 小洁老师的 R语言线上课 ,根据自己的理解记录下来,小洁老师授课非常细心,对不同水平的同学都照顾到,并且补充很多技巧以及注意事项。
认识R语言的四种数据结构,小洁老师强调重点掌握向量和数据框,在实战中遇到很多数据结构都是数据框,表达矩阵可以转化为数据框,数据框的一列可以看做是一个向量。小洁老师把实战中会需要的操作融入到练习题,在实战中能联想起小洁老师讲过的知识点。
首先,一个扩展包中定义的函数有区分公开和不公开的,会在扩展包根目录下的NAMESPACE文件中定义是否Export,如果一个函数没有Export,则为不公开的函数,只能在包内部调用。lattice::qq是一个Generic Function,就像是plot,summary等函数,是由对象的class来确定实际执行的函数(例如对于data frame,执行summary时会执行summary.data.frame,对于lm会执行summary.lm等等,都不是则会执行summary.default)这是R S3 面向对象系统的设计。因此看到qq源代码时只能看到 UseMethod("qq"),还要看到哪些class实现了qq方法,而lattice并没有把这些实现给Export