我通常在R
运行大量模拟。在模拟之间,R的某些部分代码会改变。通常,我会留在身边 仿真结果为包含 .txt其中使用的每个函数的定义模拟。要使该.txt文件,我只需运行此行:
for(j in 1:length(ls())) print(c(ls()[j],eval(as.symbol(ls()[j]))))
out<-capture.output(for(j in 1:length(ls())) print(c(ls()[j],eval(as.symbol(ls()[j])))))
cat(out,file=paste("essay_4_code.txt",sep=""),sep="n",append=FALSE)
在我的环境中加载所有函数后。但是,在生成的文本文件中,R 函数不是 R 可以解释为函数的格式。要理解原因,这里有一个简单的例子:
rm(list=ls())
foo1<-function(x){
sin(x)+3
}
foo2<-function(x){
cos(x)+1
}
foo3<-function(x){
cos(x)+sin(x)
}
将产生:
[[1]]
[1] "foo1"
[[2]]
function (x)
{
sin(x) + 3
}
[[1]]
[1] "foo2"
[[2]]
function (x)
{
cos(x) + 1
}
[[1]]
[1] "foo3"
[[2]]
function (x)
{
cos(x) + sin(x)
}
所以,简而言之,我想让essay_4_code.txt R可读
dump(lsf.str(), file="essay_4_code.R")
这将创建一个 .R 文件,其中包含当前搜索空间中的所有函数定义。
编辑:
从@JoshuaUlrich在评论中发布的相关问题:
...dump("f") will only save the function definition of f, and not its environment.
If you then source the resulting file, f will no longer work correctly [if it
depends on variables in the environment in was previously bound to].
或者,您可以使用 save
函数以可通过 load
函数读取的二进制格式保存函数。这将保留函数的环境绑定,但您将失去自己读取结果文件的能力。
do.call(save, c(as.list(lsf.str()), file='essay_4_code.Rd'))
在全新会话中加载时,以前绑定到全局环境的函数将绑定到当前全局环境,而绑定到不同环境的函数将随身携带该环境。
rm(list=ls())
# function bound to non-global environment
e <- new.env()
e$x <- 10
f <- function() x + 1
environment(f) <- e
# function bound to global environment
y <- 20
g <- function() y + 1
# save functions
do.call(save, c(as.list(lsf.str()), file='essay_4_code.Rd'))
# fresh session
rm(list=ls())
load('essay_4_code.Rd')
f()
# [1] 11
g()
# Error in g() : object 'y' not found
y <- 30
g()
# [1] 31
ls()
# [1] "f" "g" "y"
如果您只是想在 'eassay_4_code 中检查函数的主体。Rd':
e<-new.env()
load('essay_4_code.Rd', e)
as.list(e)
# $f
# function ()
# x + 1
# <environment: 0x000000000a7b2148>
#
# $g
# function ()
# y + 1