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R语言编程艺术(3)R语言编程基础

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

本文对应《R语言编程艺术》

第7章:R语言编程结构;

第9章:面向对象的编程;

第13章:调试

 

=========================================================================

R语言编程结构

控制语句:

循环:

for (n in x) { }
while (condition) { }
repeat { }

  


另外break也可以用在另两种形式的循环语句中。注意repeat没有跳出循环的判断条件,因此使用break(或者类似return())的语句。

除此之外,next语句可以用来跳过本次迭代的剩余部分。具体应用情景,是可以替代循环中的条件嵌套语句,不致代码看起来混乱。

需要注意的是,for结构可以用在任何向量上,无论向量是什么模式,注意灵活运用。

 

对非向量集合的循环:R并不支持直接对非向量集合的循环,但是有一些间接但简单的方式可以做到这点:

使用lapply()。如果循环的每次迭代之间相互独立,就是用lapply(),可以允许以任意顺序执行;

使用get()。这个函数接受一个代表对象名字的字符串参数,然后返回该对象的内容,看起来简单,但是十分有用。

#假设u, v都是两列的矩阵,要分别在这两个矩阵上应用lm函数
for (m in c(“u”, “v”)) {
z <- get(m)
print(lm(z[, 2] ~ z[, 1]))
}

  

if-else结构: 

#注意以下代码
if (r == 4) {
  x <- 1
} else {
  x <- 3
  y <- 4
}

  

虽然if后面只有一条语句,但是它对应的大括号是不能省略的,原因在于R的解释器是根据else前面的右括号判断这是一个if-else结构,如果没有大括号,R将认为这是一个if结构。

#if-else结构的简化
v <- if (cond) expression1 else expression2

  

这是一个简化代码的技巧,因为if-else结构最终会返回的值取决于cond是否为真。如果expression是函数调用语句,可以让代码更为清晰,但是如果语句复杂,就要优先考虑代码是否清晰易懂。

处理向量时,使用向量化的ifelse()函数有可能提高运行速度。

 

 

算术和逻辑运算符及数值:

之前提到,R中只有向量,没有标量,标量可以看作是仅有一个值的向量。但是在逻辑运算时,特别是if语句的条件控制,其逻辑值不能为向量,只能有一个值,也就是可以看作标量。这时,就要区分逻辑与和逻辑或的向量标量运算了。

x && y

标量的逻辑与运算

x || y

标量的逻辑或运算

x & y

向量的逻辑与运算

x | y

向量的逻辑或运算

如果if语句里的控制条件里出现向量并且长度大于1,R的处理方式是将向量的第一个元素作为控制条件返回结果,然后提示warning message

 

 

参数的默认值:

具名实参(named argument):如果不使用默认值,那么在调用函数时必须给出参数的具体名称;

惰性求值(lazy evaluation)原则:除非有需要,否则不会计算一个表达式的值,也就是说具名实参不一定会被使用。

 

 

返回值:

函数的返回值可以是任何R对象。通常为列表形式,但是如果有需要,甚至可以返回另一个函数。

一般来说,如果只在函数结尾返回值,要避免显式地调用return()函数。如果想要将程序表达得更加清晰,在函数中间部分返回值的时候可以显式地调用return()函数。

返回复杂对象:函数的返回值可以是另一个函数。如果函数需要返回多个返回值,可以把它们储存在一个列表或其他容器变量中。

 

 

函数都是对象:

注意到函数是对象,也就是说对于对象的操作对函数也适用。包括创建、编辑,甚至在以函数组成的列表上做循环。

g <- function(h, a, b) h(a, b)
body(g) <- quote(2 * x + 3)
g(3)  # 9

  


首先,function函数创建了一个函数,并赋值给g;然后body函数修改了g的函数体。因为函数主体部分属于”call”类,而这种类是由quote()函数生成。

 

环境和变量作用域的问题:

顶层环境:<environment: R_GlobalEnv>

变量作用域的层次:里层的函数可以使用更加顶层的变量,如果层次之间变量命名发生冲突,优先使用最里层的变量。一般来说,里层对于更加顶层的变量只读不可写。可写的情况将单独讨论。

ls()函数:调用不带参数的ls()可以返回当前的局部变量;使用envir参数可以返回函数调用链中任何一个框架的局部变量名。

函数代码对于其非局部变量一般只读不写,即使重新赋值也是影响它们的备份而不是变量本身。事实上,直到局部变量发生变化前,与其对应的全局变量是共享一个内存地址的。

 

 

R语言中没有指针:

不能直接改变一个函数的参数,只能重新赋值。

其他因为没有指针造成的问题将在下文讨论。

 

 

向上级层次进行写操作:

利用超赋值运算符对非局部变量进行写操作:<<-

注意,超赋值运算符进行写操作的时候,首先逐层向上级环境层次查找,遇到该变量的第一个层次即进行操作,如果没有遇到,将在全局层次上新建变量。

用assign()函数对非局部变量进行写操作:

可以通过设置函数参数指定向上层的哪一层次的变量进行写操作。注意引用变量是使用字符串实现的。

全局变量的使用:一般来说不推荐在函数中写全局变量,但是有时为了简化代码,这么做也是可以的,灵活运用即可。对于大型程序不推荐这样做,因为存在着重写不相关却同名变量的风险。一种折中的方案是,在顶层环境中新建一个封装全局变量的包,再使用assign()和get()函数通过索引到这个包来访问全局变量。

闭包:这里的闭包指一种编程方法,具体做法是,先定义一个可创建局部变量的函数,再创建另一个函数可以访问该变量。这样,后面的一些函数创建的局部变量之间互不影响,各自独立。

 

 

递归:

用于回归和分类的递归分块方法库:rpart

 

 

置换函数:

任何左边不是标识符(意味变量名)的赋值语句都可看作是“置换函数”。当遇到以下形式:

g(u) <- v

  

R语言会尝试用以下方式执行:

u <- “g<-”(u, value = v)

  

直观感受下,就是将值赋值给函数调用的结果。事实上,只要左边不是变量名,就是一个置换语句,比如u[2] <- 8

 

 

写函数代码的工具:

快速载入环境:

 

source(“filename.R”)

  

 编辑函数:

f1 <- edit(f1)
f2 <- edit(f1)

  

 

创建自己的二元运算符:

> “%a2b%” <- function(a, b) return(a + 2 * b)
> 3 %a2b% 5
[1]  13

  

  

匿名函数:

如果函数不是很复杂,可以省去函数定义的过程,在使用function()命令建立函数后直接调用,因为没有具体的函数名,因此称为匿名函数。应用情况取决于具体情况,可以使代码更加易读紧凑。

 

 

=========================================================================

面向对象的编程

  1. 能接触到的R中所有东西(从数字到字符串到矩阵)都是对象
  2. R支持“封装”(encapsulation),即把独立但相关的数据项目打包为一个类的实例。封装可以帮助你跟踪相关的变量,提高清晰度
  3. R类是“多态”(polymorphic)的,这意味着相同的函数使用不同类的对象时可以调用不同的操作。多态可以促进代码可重用性
  4. R允许“继承”,即允许把一个给定的类的性质自动赋予为其下属的更特殊化的类

 

 

S3类:

一个S3类包含一个列表,再附加上一个类名属性和调度(dispatch)的功能。

 

S3泛型函数:即同一个函数可以针对不同的类调用不同的操作。可以通过method()函数找到给定泛型函数的所有实现方法,返回值中,星号标注的是不可见函数(nonvisible function),即不在默认命名空间中的函数,可以通过getAnywhere()函数找到这些函数。另外可以查看一个类能应用的所有泛型函数,代码method(, class = “classname”)

 

编写S3类:“类”属性可以通过attr()或class()函数手动设置。然后可以针对自己编写的类,设定独有的泛型函数,下面是一个例子:

#创建一个名为employee的类的对象
j <- list(name = “Joe”, salary = 55000, union = T)
class(j) <- “employee”
#编写类employee的打印方法
print.employee <- function(wrkr) {
  cat(wrkr$name, “\n”)
  cat(“salary”, wrkr$salary, “\n”)
  cat(“union member”, wrkr$union, “\n”)
}

  


使用继承:继承的思想是在已有类的基础上创建新的类: 

#创建类employee的子类hrlyemployee
k <- list(name = “Kate”, salary = 68000, union = F, hrsthismonth = 2)
class(k) <- c(“hrlyemployee”, “employee”)

  


新类包含了两个字符串,分别代表新类和原有的类,新类继承了原有类的方法,可以使用对应的泛型函数。泛型函数在调度时的工作原理是首先查找两个类名称的第一个,如果没查到,则再去查找第二个类,实现了继承。

 

S4类:

操作

S3类

S4类

定义类

在构造函数的代码中隐式定义

setClass()

创建对象

创建列表,设置类属性

new()

引用成员变量

$

@

实现泛型函数f()

定义f.classname()

setMethod()

声明泛型函数

UseMethod()

setGeneric()

 

编写S4类:

> #定义类employee
> setClass(“employee”,
+   representation(
+     name = “character”,
+     salary = “numeric”,
+     union = “logical”)
+ )

[1] “employee”

> #创建一个类的实例
> joe <- new(“employee”, name = “Joe”, salary = 55000, union = TRUE)
> joe

An object of class “employee”

Slot “name”:

[1] “Joe”

Slot “salary”:

[1] 55000

Slot “union”:

[1] TRUE

> #引用成员变量
> joe@salary

[1] 55000

> slot(joe, “salary”)

[1] 55000

> #赋值也可以使用这两种方法
> joe@salary <- 88000
> slot(joe, “salary”) <- 88000

  

S4类的安全性在于,如果给不存在的成员变量赋值,会有报错消息,而S3类将会新建一个成员变量。

> joe@salry <- 48000

Error in checkSlotAssignment(object, name, value) :

  “salry” is not a slot in class “employee”

  

在S4类上实现泛型函数:

#show()函数指在交互模式下,输入变量名直接打印
setMethod(“show”, “employee”,
function(object) {
  inorout <- ifelse(object@union, “is”, “is not”)
  cat(object@name, “has a salary of”, object@salary,
  "and", inorout, "in the union", "\n")
}
)

  

S3类和S4类的对比:

S3具有较强的灵活性,而S4具有很好的安全性。一般来说推荐使用S3使代码更加灵活,而当安全性更加重要时选择S4(比如混合编程的情况下)。

 

 

对象的管理:

ls()函数:列出所有对象;

rm()函数:删除特定对象;

save()函数:保存对象集合,可以用load()载入;

查看对象内部结构的函数:class(), mode(), names(), attributes(), unclass(), str(), edit();

exists()函数:判断对象是否存在。

 

 

=========================================================================

调试

调试的基本原则:

调试的本质:确认原则;

从小处着手;

模块化的、自顶向下的调试风格;

反漏洞。

 


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
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R语言编程入门 - Martin-9发布时间:2022-07-18
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