r语言查看包中的函数
时间: 2023-12-30 22:03:50 浏览: 40
在R语言中,您可以使用以下几种方法来查看包中的函数:
1. 使用help()函数:您可以使用help()函数来查看特定包中函数的文档。例如,要查看dplyr包中的select函数的文档,可以运行`help(select, package = "dplyr")`。
2. 使用?运算符:您可以使用?运算符来获取特定函数的帮助文档。例如,要获取dplyr包中的select函数的帮助文档,可以运行`?dplyr::select`。
3. 使用apropos()函数:apropos()函数可以通过关键字搜索所有已加载的包中的函数。例如,要查找所有包中包含"plot"关键字的函数,可以运行`apropos("plot")`。
4. 使用ls()函数:ls()函数可以列出当前会话中定义的所有对象,其中包括已加载的包和其中的函数。例如,运行`ls("package:dplyr")`将列出dplyr包中的所有函数。
这些方法将帮助您在R语言中查看包中的函数及其相关文档。希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
相关问题
r 语言future.apply包中函数代码详解
下面是R语言的future.apply包中几个常用函数的代码详解:
1. future_lapply()
future_lapply()函数是一个基于future包的并行计算函数,它可以在单个核心上运行。它的代码如下:
```
future_lapply(X, FUN, ...)
```
其中,X是要进行计算的列表或向量,FUN是要应用到数据上的函数,...是传递给FUN的其他参数。
2. future_sapply()
future_sapply()函数是future_lapply()函数的一个变体,它将计算结果转换为向量,而不是列表。它的代码如下:
```
future_sapply(X, FUN, ...)
```
其中,X是要进行计算的列表或向量,FUN是要应用到数据上的函数,...是传递给FUN的其他参数。
3. future_apply()
future_apply()函数是一个基于future包的并行计算函数,它可以在多个核心和多个节点上运行。它可以为apply函数系列提供parallel、multicore和snowcluster的替代方案。它的代码如下:
```
future_apply(X, MARGIN, FUN, ...)
```
其中,X是要进行计算的数据,MARGIN指定计算的维度,FUN是要应用到数据上的函数,...是传递给FUN的其他参数。
4. future_map()
future_map()函数是future_lapply()函数的另一个变体,它将任务分配给可用核心,并在计算完成后返回结果。与future_lapply()不同,它不使用列表,而是使用函数返回的结果。它的代码如下:
```
future_map(X, FUN, ...)
```
其中,X是要进行计算的列表或向量,FUN是要应用到数据上的函数,...是传递给FUN的其他参数。
总之,future.apply包中的这些函数可以让我们在R中实现并行计算,以提高计算效率。这些函数使用起来非常方便,可以根据不同的需求进行选择。
r 语言future.apply包中函数详解
R语言中的future.apply包提供了一些函数来实现并行计算,下面是一些常用函数的详解:
1. future_lapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个列表。
2. future_sapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个向量或矩阵。
3. future_vapply(): 对列表中的每个元素应用一个函数,返回一个向量或矩阵,需要指定返回结果的类型。
4. future_mapply(): 对多个列表中的对应元素应用一个函数,返回一个列表。
5. future_apply(): 对矩阵或数组的每一行或列应用一个函数,返回一个向量或矩阵。
6. future_eapply(): 对环境中的每个元素应用一个函数,返回一个列表。
7. future_rapply(): 对列表或矩阵的每个元素应用一个函数,返回一个列表或矩阵,可以递归地应用到嵌套列表或矩阵中的每个元素。
这些函数都有一个相似的参数结构,其中主要的参数包括:
1. X: 应用函数的列表、矩阵或数组。
2. FUN: 应用的函数。
3. ...: FUN函数的其他参数。
4. future.seed: 随机数种子。
5. future.scheduling: 任务调度策略,包括顺序执行(sequential)、并行执行(multisession)和分布式执行(multicore)。
6. future.lazy: 是否惰性计算。
使用这些函数可以将串行的计算转换成并行的计算,进而提高运行效率。但是需要注意的是,过多的并行计算会增加系统开销,有可能反而降低计算速度,因此需要根据实际情况进行权衡。
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