在我注意到这是 knitr 的作者建议的获得更多帮助的方法之后，我在这里重新发布了我的问题。
我对 .Rmd 文件有点困惑，我可以在交互式 R 会话中逐行处理，也可以使用 .Rmd 文件，R CMD BATCH但在使用 .Rmd 文件时会失败knit("test.Rmd")。我不确定问题出在哪里，我试图尽可能缩小问题的范围。这是示例（在 中test.Rmd）：
```{r Rinit, include = FALSE, cache = FALSE}
opts_knit$set(stop_on_error = 2L)
library(adehabitatLT)
```
The functions to be used later:
```{r functions}
ld <- function(ltraj) {
if (!inherits(ltraj, "ltraj"))
stop("ltraj should be of class ltraj")
inf <- infolocs(ltraj)
df <- data.frame(
x = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$x)),
y = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$y)),
date = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$date)),
dx = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$dx)),
dy = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$dy)),
dist = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$dist)),
dt = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$dt)),
R2n = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$R2n)),
abs.angle = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$abs.angle)),
rel.angle = unlist(lapply(ltraj, function(x) x$rel.angle)),
id = rep(id(ltraj), sapply(ltraj, nrow)),
burst = rep(burst(ltraj), sapply(ltraj, nrow)))
class(df$date) <- c("POSIXct", "POSIXt")
attr(df$date, "tzone") <- attr(ltraj[[1]]$date, "tzone")
if (!is.null(inf)) {
nc <- ncol(inf[[1]])
infdf <- as.data.frame(matrix(nrow = nrow(df), ncol = nc))
names(infdf) <- names(inf[[1]])
for (i in 1:nc) infdf[[i]] <- unlist(lapply(inf, function(x) x[[i]]))
df <- cbind(df, infdf)
}
return(df)
}
ltraj2sldf <- function(ltr, proj4string = CRS(as.character(NA))) {
if (!inherits(ltr, "ltraj"))
stop("ltr should be of class ltraj")
df <- ld(ltr)
df <- subset(df, !is.na(dist))
coords <- data.frame(df[, c("x", "y", "dx", "dy")], id = as.numeric(row.names(df)))
res <- apply(coords, 1, function(dfi) Lines(Line(matrix(c(dfi["x"],
dfi["y"], dfi["x"] + dfi["dx"], dfi["y"] + dfi["dy"]),
ncol = 2, byrow = TRUE)), ID = format(dfi["id"], scientific = FALSE)))
res <- SpatialLinesDataFrame(SpatialLines(res, proj4string = proj4string),
data = df)
return(res)
}
```
I load the object and apply the `ltraj2sldf` function:
```{r fail}
load("tr.RData")
juvStp <- ltraj2sldf(trajjuv, proj4string = CRS("+init=epsg:32617"))
dim(juvStp)
```
使用knitr("test.Rmd")失败：
label: fail
Quitting from lines 66-75 (test.Rmd)
Error in SpatialLinesDataFrame(SpatialLines(res, proj4string =
proj4string), (from <text>#32) :
row.names of data and Lines IDs do not match
发生错误后直接在 R 控制台中使用调用按预期工作......
问题与在 ID 100,000 之前format生成 ID 的方式（在 的apply调用中ltraj2sldf）有关：使用交互式调用，R 给出“99994”、“99995”、“99996”、“99997”、“99998”、“ 99999”、“100000”；使用 knitr R 给出“99994”、“99995”、“99996”、“99997”、“99998”、“99999”、“100000”，并带有额外的前导空格。
发生这种行为有什么原因吗？为什么应该knitr与 R 中的直接调用不同？我不得不承认我很难使用那个，因为我无法调试它（它在交互式会话中工作）！
任何提示将不胜感激。如果有帮助，我可以提供 .RData（文件为 4.5 Mo），但我最感兴趣的是为什么会发生这种差异。我试图提出一个可自我复制的例子，但没有成功，对此感到抱歉。提前感谢您的任何贡献！
在 baptiste 的评论之后，这里有一些关于 ID 生成的更多细节。apply基本上，ID 是通过调用在数据帧的每一行生成的，而调用format又像这样使用：format(dfi["id"], scientific = FALSE). 在这里，列id只是一个从 1 到行数 ( 1:nrow(df)) 的序列。scientific = FALSE只是为了确保我没有100000的1e + 05之类的结果。
根据对 ID 生成的探索，该问题仅出现在第一条消息中出现的那些，即 99995 到 99999 中，为此添加了前导空格。这个format调用不应该发生这种情况，因为我没有要求输出中的特定位数。例如：
> format(99994:99999, scientific = FALSE)
[1] "99994" "99995" "99996" "99997" "99998" "99999"
但是，如果 ID 是分块生成的，则可能会发生：
> format(99994:100000, scientific = FALSE)
[1] " 99994" " 99995" " 99996" " 99997" " 99998" " 99999" "100000"
请注意，一次处理一个相同的结果会产生预期的结果：
> for (i in 99994:100000) print(format(i, scientific = FALSE))
[1] "99994"
[1] "99995"
[1] "99996"
[1] "99997"
[1] "99998"
[1] "99999"
[1] "100000"
最后，这就像没有一次准备一个 ID 一样（正如我所期望的那样apply），但在这种情况下，一次 6 个，并且只有在接近 1e+05 时...当然，仅在使用 knitr 时，而不是交互式或批处理 R。
这是我的会话信息：
> sessionInfo()
R version 3.0.1 (2013-05-16)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
locale:
[1] LC_CTYPE=fr_FR.UTF-8 LC_NUMERIC=C
[3] LC_TIME=fr_FR.UTF-8 LC_COLLATE=fr_FR.UTF-8
[5] LC_MONETARY=fr_FR.UTF-8 LC_MESSAGES=fr_FR.UTF-8
[7] LC_PAPER=C LC_NAME=C
[9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
[11] LC_MEASUREMENT=fr_FR.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] knitr_1.2 adehabitatLT_0.3.12 CircStats_0.2-4
[4] boot_1.3-9 MASS_7.3-27 adehabitatMA_0.3.6
[7] ade4_1.5-2 sp_1.0-11 basr_0.5.3
loaded via a namespace (and not attached):
[1] digest_0.6.3 evaluate_0.4.4 formatR_0.8 fortunes_1.5-0
[5] grid_3.0.1 lattice_0.20-15 stringr_0.6.2 tools_3.0.1