我注意到为 S4 类定义as.matrix
或as.data.frame
作为 S3 方法可以使例如开箱即用lm (formula, objS4)
。prcomp (object)
如果它们被定义为 S4 方法,这将不起作用。
为什么将方法定义为 S3 或 S4 方法很重要?
示例as.data.frame
:
setClass ("exampleclass", representation (x = "data.frame"))
object <- new ("exampleclass", x = iris)
setMethod ("as.data.frame", signature="exampleclass", definition= function (x, ...) x@x )
## [1] "as.data.frame"
as.data.frame (object)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## ...snip...
lm (Petal.Length ~ Petal.Width, object)
## error in as.data.frame.default(data) :
## cannot coerce class 'structure("exampleclass", package = ".GlobalEnv")' into a data.frame
as.data.frame.exampleclass <- function (x, ...) x@x
lm (Petal.Length ~ Petal.Width, object)
## Call:
## lm(formula = Petal.Length ~ Petal.Width, data = object)
##
## Coefficients:
## (Intercept) Petal.Width
## 1.084 2.230
由于情况可能有点复杂,lm
只有在从数据构造的环境中评估公式时才会发生强制,所以这里有一个更简单的情况,具有相同的行为:
setMethod ("as.matrix", signature="exampleclass", definition= function (x, ...) as.matrix (x@x[, 1:4]) )
prcomp (object)
## error in as.vector(data) :
## No method to coerce this S4 class into a vector
as.matrix.exampleclass <- function (x, ...) as.matrix (x@x [, 1:4])
prcomp (object)
## Standard deviations:
## [1] 2.0562689 0.4926162 0.2796596 0.1543862
##
## Rotation:
## PC1 PC2 PC3 PC4
## Sepal.Length 0.36138659 -0.65658877 0.58202985 0.3154872
## Sepal.Width -0.08452251 -0.73016143 -0.59791083 -0.3197231
## Petal.Length 0.85667061 0.17337266 -0.07623608 -0.4798390
## Petal.Width 0.35828920 0.07548102 -0.54583143 0.7536574
在这里,stats:::prcomp.default
被称为,它以一个普通的x <- as.matrix (x)
. 上述 S4 定义失败,但适用于 S3 定义。