Làm thế nào để xử lý đối tượng R trong cuộc gọi chức năng?

Question

Tôi có nền tảng của Java và Python và tôi đang học R gần đây.

Hôm nay tôi thấy R có vẻ xử lý các đối tượng hoàn toàn khác với Java và Python.

Ví dụ, đoạn mã sau:

x <- c(1:10) 
print(x) 
sapply(1:10,function(i){ 
      x[i] = 4 
     }) 
print(x) 

Mã này cung cấp cho các kết quả sau:

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 

Nhưng tôi hy vọng dòng thứ hai của đầu ra là tất cả '4' kể từ khi tôi sửa đổi vector trong các chức năng sapply.

Vậy điều này có nghĩa là R tạo bản sao của các đối tượng trong hàm gọi thay vì tham chiếu đến các đối tượng không?

Answer 1

x được định nghĩa trong môi trường toàn cầu, không phải trong chức năng của bạn.

Nếu bạn cố gắng sửa đổi đối tượng không phải cục bộ như x trong một hàm thì R tạo bản sao của đối tượng và sửa đổi bản sao để mỗi khi bạn chạy chức năng ẩn danh của mình, một bản sao của x được thực hiện và thành phần thứ i của nó được đặt thành 4. Khi chức năng thoát khỏi bản sao đã bị biến mất mãi mãi. Bản gốc x không được sửa đổi.

Nếu chúng tôi viết x[i] <<- i hoặc nếu chúng tôi viết x[i] <- 4; assign("x", x, .GlobalEnv) thì R sẽ viết lại. Một cách khác để viết nó trở lại sẽ được thiết lập e, nói rằng, đối với môi trường mà x được lưu trữ trong và làm điều này:

e <- environment() 
sapply(1:10, function(i) e$x[i] <- 4) 

hoặc có thể đây:

sapply(1:10, function(i, e) e$x[i] <- 4, e = environment()) 

Thông thường người ta không viết như vậy mã trong R. Thay một tạo ra kết quả như đầu ra của hàm như thế này:

x <- sapply(1:10, function(i) 4) 

(trên thực tế trong trường hợp này người ta có thể viết x[] <- 4)

thêm:.

Sử dụng proto package ai có thể làm điều này mà phương pháp f đặt thành phần thứ i của x sở hữu đến 4.

library(proto) 

p <- proto(x = 1:10, f = function(., i) .$x[i] <- 4) 

for(i in seq_along(p$x)) p$f(i) 
p$x 

thêm:.

gia tăng trên một tùy chọn trong đó chúng ta một cách rõ ràng thông qua môi trường mà x được lưu trữ trong

Answer 2

Có, bạn nói đúng. Kiểm tra Định nghĩa Ngôn ngữ R: 4.3.3 Argument Evaluation

AFAIK, R không thực sự sao chép dữ liệu cho đến khi bạn đang sửa đổi dữ liệu, do đó tuân theo ngữ nghĩa Copy-on-write.

Answer 3

Bạn cần gán kết quả đầu ra một cách thủ công cho đối tượng, nếu không nó sẽ biến mất. (Trên thực tế bạn có thể khôi phục lại nó vì nó cũng được giao cho .Last.value)

x <- c(1:10) 
print(x) 
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
x <- sapply(1:10,function(i){ 
      x[i] = 4 
     }) 
print(x) 
[1] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 

Answer 4

Các x đó là bên trong hàm nặc danh là không các x trong môi trường toàn cầu (không gian làm việc của bạn). Đây là bản sao của x, địa phương cho chức năng ẩn danh. Nó không phải là quá đơn giản để nói rằng R bản sao đối tượng trong các cuộc gọi chức năng; R sẽ cố gắng để không sao chép nếu nó có thể, mặc dù một khi bạn sửa đổi một cái gì đó R đã sao chép các đối tượng.

Như @DWin chỉ ra, phiên bản này sao chép của x đó đã được sửa đổi là trả về bởi các sapply() cuộc gọi, đầu ra tuyên bố của bạn không phải là những gì tôi nhận được:

> x <- c(1:10) 
> print(x) 
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
> sapply(1:10,function(i){ 
+    x[i] = 4 
+   }) 
[1] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 
> print(x) 
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 

Rõ ràng, các mã đã gần như những gì bạn nghĩ rằng nó sẽ. Vấn đề là đầu ra từ sapply() không được gán cho một đối tượng và do đó được in và từ đó bị loại bỏ.

Lý do bạn mã thậm chí hoạt động là do các quy tắc phạm vi của R. Bạn thực sự nên chuyển sang một hàm làm đối số cho bất kỳ đối tượng nào mà hàm cần. Tuy nhiên, nếu R không thể tìm thấy một đối tượng cục bộ với hàm, nó sẽ tìm kiếm môi trường cha mẹ cho một đối tượng khớp với tên, và sau đó là cha của môi trường đó nếu thích hợp, cuối cùng nhấn môi trường toàn cục, vùng làm việc. Vì vậy, mã của bạn hoạt động vì nó cuối cùng tìm thấy một x để làm việc với, nhưng đã được sao chép ngay lập tức, bản sao đó được trả lại vào cuối cuộc gọi sapply().

Quá trình sao chép này mất nhiều thời gian và bộ nhớ trong nhiều trường hợp. Đây là một trong những lý do mọi người nghĩ rằng các vòng for chậm trong R; họ không phân bổ lưu trữ cho một đối tượng trước khi điền nó với một vòng lặp. Nếu bạn không cấp phát bộ nhớ, R phải sửa đổi/sao chép đối tượng để thêm kết quả tiếp theo của vòng lặp.

Một lần nữa, mặc dù nó không phải lúc nào cũng đơn giản, ở khắp mọi nơi trong R, ví dụ với môi trường, nơi một bản sao của một môi trường thực sự chỉ đề cập đến phiên bản gốc:

> a <- new.env() 
> a 
<environment: 0x1af2ee0> 
> b <- 4 
> assign("b", b, env = a) 
> a$b 
[1] 4 
> c <- a ## copy the environment to `c` 
> assign("b", 7, env = c) ## assign something to `b` in env `c` 
> c$b ## as expected 
[1] 7 
> a$b ## also changed `b` in `a` as `a` and `c` are actually the same thing 
[1] 7 

Nếu bạn hiểu những loại của mọi thứ, đọc hướng dẫn sử dụng R Language Definition bao gồm nhiều chi tiết về những gì diễn ra dưới mui xe trong R.

Answer 5

Nếu bạn muốn thay đổi đối tượng "toàn cầu" từ bên trong một hàm thì bạn có thể sử dụng gán cục bộ.

x <- c(1:10) 
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
print(x) 
sapply(1:10,function(i){ 
      x[i] <<- 4 
     }) 
print(x) 
# [1] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 

Mặc dù trong trường hợp này bạn chỉ có thể có nó gọn hơn như x[]<-4

Đó là, bằng cách này, một trong những tính năng tốt đẹp của R - thay vì sapply(1:10,function(i) x[i] <<- 4 hoặc for(i in 1:10) x[i]<-4 (for không phải là một chức năng, vì vậy bạn không cần <<- ở đây) bạn chỉ có thể viết x[]<-4 :)