你能在R里通过参考号吗?

不 .

赋值语句中的对象是不可变的。R将复制对象而不是 只是 参考文献。

> v = matrix(1:12, nrow=4)
> v
           [,1] [,2] [,3]
     [1,]    1    5    9
     [2,]    2    6   10
     [3,]    3    7   11
     [4,]    4    8   12
> v1 = v
> v1[,1]     # fetch the first column 
     [1] 1 2 3 4

( 但书 :对于r,上述语句是正确的 原语 ,例如向量、矩阵),以及 功能 ;我不能肯定这是否是真的 全部的 r对象——大多数对象,以及大多数最常用的对象。)

如果你不喜欢这种行为,你可以在r包的帮助下选择退出。例如,有一个名为 小精灵 它允许您模拟按引用传递行为;r.oo在 CRAN .

请注意,如果希望使用按引用传递来避免复制未修改的对象(这在具有常量引用的其他语言中很常见),r会自动执行以下操作:

n <- 10^7
bigdf <- data.frame( x=runif(n), y=rnorm(n), z=rt(n,5) )
myfunc <- function(dat) invisible(with( dat, x^2+mean(y)+sqrt(exp(z)) ))
myfunc2 <- function(dat) {
    x <- with( dat, x^2+mean(y)+sqrt(exp(z)) )
    invisible(x)
}
myfunc3 <- function(dat) {
    dat[1,1] <- 0
    invisible( with( dat, x^2+mean(y)+sqrt(exp(z)) ) )
}
tracemem(bigdf)
> myfunc(bigdf)
> # nothing copied
> myfunc2(bigdf)
> # nothing copied!
> myfunc3(bigdf)
tracemem[0x6e430228 -> 0x6b75fca0]: myfunc3 
tracemem[0x6b75fca0 -> 0x6e4306f0]: [<-.data.frame [<- myfunc3 
tracemem[0x6e4306f0 -> 0x6e4304f8]: [<-.data.frame [<- myfunc3 
> 
> library(microbenchmark)
> microbenchmark(myfunc(bigdf), myfunc2(bigdf), myfunc3(bigdf), times=5)
Unit: milliseconds
            expr       min        lq    median        uq       max
1 myfunc2(bigdf)  617.8176  641.7673  644.3764  683.6099  698.1078
2 myfunc3(bigdf) 1052.1128 1134.0822 1196.2832 1202.5492 1206.5925
3  myfunc(bigdf)  598.9407  622.9457  627.9598  642.2727  654.8786

如前所述,这可以通过使用类的对象来实现 environment . 在使用 环境 它被称为 参考类 让事情变得简单。检查 ?setRefClass 对于主条目帮助页。它还描述了如何对引用类使用形式化方法。

例子

setRefClass("MyClass",
    fields=list(
        name="character"
    )
)

instance1 <- new("MyClass",name="Hello1")
instance2 <- new("MyClass",name="Hello2")

array = c(instance1,instance2)

instance1$name <- "World!"

产量

> instance1
Reference class object of class "MyClass"
Field "name":
[1] "World!"

> array
[[1]]
Reference class object of class "MyClass"
Field "name":
[1] "World!"

[[2]]
Reference class object of class "MyClass"
Field "name":
[1] "Hello2"

可以通过引用传递 environment 基本上,当你创建一个对象时,你也需要创建一个环境槽。但我觉得很麻烦。看一看 Pass by reference for S4. 和 Pointers and passing by reference in R

r现在确实有一个库,允许您使用引用进行oop。见 ReferenceClasses 它是methods包的一部分。

事实上 小精灵 包使用环境模拟按引用传递行为。

正如其他人所说,这是不可能的S4类。但是r现在提供了 R6 图书馆,叫 参考 类。见 official documentation

除了这里的其他答案 通过 你的参照物( environment 对象和引用类),如果您纯粹是为了语法方便而对引用调用感兴趣(即,您不介意将数据复制到内部),则可以通过在返回时将最终值赋回外部变量来模拟:

byRef <- function(..., envir=parent.frame(), inherits=TRUE) {
  cl <- match.call(expand.dots = TRUE)
  cl[c(1, match(c("envir", "inherits"), names(cl), 0L))] <- NULL
  for (x in as.list(cl)) {
    s <- substitute(x)
    sx <- do.call(substitute, list(s), envir=envir)
    dx <- deparse(sx)
    expr <- substitute(assign(dx, s, envir=parent.frame(), inherits=inherits))
    do.call(on.exit, list(expr, add=TRUE), envir=envir)
  }
}

然后我们可以声明“通过引用调用”参数:

f <- function(z1, z2, z3) {
  byRef(z1, z3)

  z1 <- z1 + 1
  z2 <- z2 + 2
  z3 <- z3 + 3

  c(z1, z2, z3)
}

x1 <- 10
x2 <- 20
x3 <- 30

# Values inside:
print(f(x1, x2, x3))
# [1] 11 22 33

# Values outside:
print(c(x1, x2, x3))
# [1] 11 20 33

注意,如果通过外部名称访问“按引用”变量( x1 , x3 )在函数内部的任何地方,都可以从外部获取它们尚未修改的值。此外,此实现只将简单变量名作为参数处理,因此索引参数如 f(x[1], ...) 将无法工作(尽管您可能可以通过更复杂的表达式操作来实现它,以避开有限的 assign )

在其他建议的基础上,还可以通过引用和工作来编写C/C++函数。 就位 ,并直接在r中呼叫他们,感谢 Rcpp (除其他外)。 具体见 this answer .