r-s3

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我在寫S3方法，我想與任何 R對象一起使用，包括S4對象。我不明白的第一件事是S4類似乎不是從S4基類派生的，所以給出f <- function(x) UseMethod("f")我不能只聲明f.S4調度方法並讓它拾取所有S4對象。（雖然如果unclass是S4對象，但看起來好像是S4類。）我應該如何管理調度？看來，處理這些S4對象的最簡單方法是將它們轉換爲列表。不幸的是，as.list會拋

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從子類調用重寫的s3方法（R.oo/R.methodsS3）

我在包R.methodsS3中使用setMethodS3來創建S3方法。假設我有兩個類，class Parent和class Child（R.oo對象）。 class Child繼承自class Parent。兩者都有方法MyMethod()。如何從子女的MyMethod()調用超類MyMethod()（父母的MyMethod）？我想這$的MyMethod（），但它呼籲孩子的MyMethod()

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爲什麼class（data.frame（...））不顯示列表繼承？

人們常說，data.frame繼承自list，這對於訪問data.frame列（$,sapply等）有許多常見的範例是有意義的。然而"list"是項目中沒有一個data.frame對象的類列表返回： dat <- data.frame(x=runif(100),y=runif(100),z=runif(100),g=as.factor(rep(letters[1:10],10))) > cla

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獲得了S3的打印方法失敗

定義S3級「吧」的對象和打印方法的對象名稱： foo=list(1) class(foo) <- c("bar") print.bar <- function(x,...){ cat("print.bar says this was ",deparse(substitute(x)),"\n") } 現在打印（富）做到這一點： > print(foo) print.bar sa

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顯示與特定類相關聯的方法

我想查看與某個對象類關聯的所有方法的列表。例如。如果我看到某個模型適合例程返回類「foo」的對象，我想知道該包（或任何其他包）是否已定義方法，如simulate.foo,update.foo,coef.foo,print.foo等。我該怎麼做這個？我知道methods解決逆問題（假設S3級），但顯然我不想通過了爲了找出如果我的課感興趣有一個定義的print函數中的每個對象進行搜索。我可能在這裏忘

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用Roxygen構建R包時的S3方法一致性警告

我爲一個使用S3類的函數創建了一個roxygen文件。我roxygenize，然後建立和檢查，並得到一個警告：所以我花時間學習： http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-exts.html#Generic-functions-and-methods & https://github.com/hadley/devtools/wiki/S3 但我想不出我

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S3類的默認元素

我想知道R中的S3類，如果有一個選項來定義默認輸出元素並保留其餘元素類型的隱藏。舉個例子，假設我們已經計算某些事情並報告他們回來爲S3級，這樣的玩具功能： toy <- function(x){ resA <- mean(x) resB <- length(x) output <- list(resA=resA, resB=resB, x=x) class

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創建名爲`Median'的S4方法

Here，最常見的答案描述了一種在S3和S4對象上進行方法分派的好方法。但是，這種方式只適用於兩種方法具有相同簽名的情況。有沒有辦法爲median創建一個帶有不同簽名的S4方法？例如，下面不工作： setGeneric("median") median.Foo <- function(arg1, arg2, ...){} setMethod("median", "Foo", median.

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爲什麼當我將向量傳遞給方法並實現向量S3方法時，會調用默認的S3方法？

我已經定義R中的以下內容： plotWaterfall <- function(x, ...) UseMethod("plotWaterfall") plotWaterfall.default <- function(x, ...) {print("Default method does nothing")} plotWaterfall.vector <- function(x, ...)

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如何覆蓋R中的默認S3函數？

我想重寫默認predict.lm功能由於錯誤： library(datasets) # Just a regular linear regression fit <- lm(mpg~disp+hp+wt+drat, data=mtcars) termplot(fit, terms=2, se=T) 給出了這樣的錯誤： Error in predict.lm(model, type = "