R 语言中的环境 (environment) 相当于其他语言中的命名空间 (naming space), 包含一系列对象的名称. 环境十分像一个列表 (list), 但是, 一旦改变一个环境, 该环境的复制 (通过 new.env 等函数创建) 也会跟着改变. 环境是有层次的, 在一个环境中没有找到对象, R 会到父环境中寻找.

环境

因为环境很类似一个列表, 所以可以使用类似于对列表操作的方式去修改一个环境. 查询一个环境中的对象, 可以使用 ls 函数. 创建一个新的环境使用 new.env 函数. 查询父环境使用 parent.env 函数. 返回全局环境可以使用 globalenv 函数.

myenv <- new.env(parent = emptyenv())
myenv$a <- "1"
ls(myenv)
#[1] "a"
myenv$a
#[1] "1"

ls 函数有一个参数, all.names, 设置为 FALSE, 则 ls 不会显示以小数点 "." 其实的环境对象, 设置为 TRUE 则会全部显示. 这个有有点像 linux 系统下面列出文件的命令 ls 对隐藏文件的操作.

建立一个环境使用 new.env 函数, 该函数的 parent 参数可以指定其继承父环境中的对象. 需要注意的是, 当父环境中的对象发生改变时, 子环境中对应的对象也会改变. 为了防止继承无关对象, 可以设置父环境为空环境, 使用 emptyenv 函数可以返回空环境.

从列表中删除一个元素, 只要把该元素赋值为 NULL 即可, 而对于环境中对象的删除, 则应该使用 rm 函数. rm 函数可以使用 envir 参数指定特定的环境, 并删除其中的特定的对象.

• globalenv(): 用户的工作空间.
• baseenv(): base 包的环境.
• emptyenv(): 空环境.

函数的环境和命名空间

环境或者命名空间的作用在于防止名称冲突. 函数有其调用时所存在的环境, 另外函数运行时, 也会建立一个环境, 外界看不到函数内部的对象, 如果不特别指定, 函数内部的对象也不会影响外部的对象. 这些隔绝起来的环境保证了运行的正确.

f <- function(x) x + y
environment(f) <- emptyenv()
f(1)
# Error in f(1) (from #1) : could not find function "+"

上面这个例子中, 由于 f 函数的环境被设置为空环境, 所以显示出 "+" 函数没有定义.

函数有四个环境: * 建立函数的环境, 有可能是在另一个函数的内部建立的, 可以使用 environment 查看. * 函数存在的环境, 也是函数可以被使用的环境, 使用 pryr 包中的 where 函数可以查看. * 函数每次运行时建立的环境, 在函数中可以使用 environment 返回其建立的环境. * 函数被调用的时候的环境, 可以在函数内部使用 parent.frame 返回其被调用的环境.

赋值

给对象的赋值是和环境很相关的一个概念. R 中有不同的赋值的方式. 最常用的方式就是使用 <- 或者 = 来给变量赋值. 每次赋值的时候都会在语句所在的环境中新生成一个对象并赋值, 如果已经有同名的对象, 则对象的值会被替换. 也可以使用 assign 函数, 还可以指定特定的环境.

x <- 0
myfun <- function() {x <- 1; x}
myfun()
# [1] 1
x
# [1] 0

如果我们不希望在子环境中重新建立一个新的对象, 而希望赋值只是改变原来父环境中已经存在的对象的值, 则可以使用 <<- 或者 assign 函数. 使用 <<- 不会在当前环境重新创建一个对象, 而是寻找父环境中是否存在该名称的对象, 如果有, 则进行赋值, 如果没有, 则继续寻找父环境. 如果所有的环境都没有找到名称一致的对象, 则在 global 环境中创建一个对象并赋值. 由于, 这样的赋值方式可能会牵扯到多个环境, 所以在使用的时候应该十分小心.

x <- 0
myfun <- function() {x <<- 1; x}
myfun()
# [1] 1
x
# [1] 1

如果我们希望赋值只在某个对象真正被使用的时候才使用, 那么可以使用 delayedAssign 函数, 或者使用 pryr 包中的 %<d-% 函数.

msg <- "old"
delayedAssign("x", msg)
substitute(x) # shows only 'x', as it is in the global env.
msg <- "new!"
x # new!

另外有的时候, 我们可能需要一个对象每次使用的时候能够出现不同的值, 比如生成不同的随机数, 这个时候就可以使用 makeActiveBinding 函数, 把一个随机数生成函数赋给某个对象. 这样每次使用该变量的时候, 都会重新生成一个随机数. 同样, 在 pryr 包中有函数 %<a-%.

f <- function() {rnorm(1)}
makeActiveBinding("fred", f, .GlobalEnv)
fred
# [1] -0.2072999
fred
# [1] -0.3692274

R 中不像 C 语言有常量这个概念, 但是, 如果需要的话, 也可以使用 lockBinding 函数来限制一个对象的值的改变. 如果想要取消, 可以使用 unlockBinding 函数.

x = 1
lockBinding("x", env = .GlobalEnv)
x = 2
# Error: cannot change value of locked binding for 'x'

查询

对象

使用 ls 函数可以直接查询环境中的对象. ls 可以接受环境名, 环境名空缺的情况下, 默认返回当前环境的对象. all.names 参数可以显示隐藏的对象, 即以小数点开头的环境名.

exists 函数可以用来查看某个对象是否在特定存在, 其参数 inherits 如果设置为 TRUE, 则查询也会到指定环境的父环境中查找.

exists("a", envir = myenv, inherits = FALSE)

可以通过 ls 和 objects 来查询环境中的对象, 包括变量和函数等. 另外, 对于知道对象名而不知其环境的, 还可以使用 pryr 包中的 where 函数, where 函数实际上是个递归函数, 从子环境查询到父环境.

objects(pattern = "tmp", envir = .GlobalEnv)

如果想要查看变量的大小, 可以使用 object.size 函数, 同时可以使用 format 函数来配合设置输出的格式.

format(object.size(myobject), units = "Mb")

• 如果想要知道一个 Class 的定义和所属的包, 可以使用 getClass 和 getClassDef 函数.

Package

可以通过 search 函数来查询已经加载的 R 包. 实际上 search 函数和 searchpaths 函数显示了一个对象所可能查询的路径.

• search(): search 函数没有参数, 直接列出所有加载的包.
• searchpaths(): searchpaths() 函数也没有参数, 列出所加载的包所存放的位置.

使用 as.environment 函数可以去查询 search path 上的路径的环境内容.

加载在环境中的包, 还可以使用 ls 函数去查询包中所包括的函数和变量.

ls("package:base")

版本与平台

查询所安装的 R 的版本号或者平台信息有以下几种方法.

R.Version()
R.version
R.version.string
version
Sys.info()

如果想查询单独的包的版本, 则可以使用 sessionInfo() 函数.

• .Platform 保存 R 语言的版本和系统的信息.
• .Machine 保存机器存储数值大小.
• .Options 保存 R 的各种选项和设置的信息, 可以使用 getOption 函数来获取, 或者直接从 .Options 中获取.

加载和卸载

使用 library 函数加载 R 包, 使用 detach 来卸载 R 包.

library(gplot2)
detach("package:gplot2")

如果需要加载多个包, 又不太清楚这些包和其他包的依赖关系, 那么可以使用 require 函数来加载, 这样就能够避免重复加载. 如果环境中已经加载过某包, 则 require 函数返回真, 如果没有该包, 则 require 会加载该包, 并在成功后返回真.

require("ggplot2", quietly = TRUE)

清理

有的时候需要删除变量或者要释放内存空间, 需要使用清理和垃圾回收等机制.

• rm(): 删除变量, 使用 list= 参数来删除特定变量. rm(list=ls()) 删除所有变量. 在进行一个单独的任务, 可以在脚本的最开头加上清除所有变量, 来防止冲突.
• gc(): 垃圾回收.