r - 哪些包充分利用了 S4 对象？

Question

哪些 R 包充分利用了 S4 类？我正在寻找适当使用 S4 的软件包（即当底层问题的复杂性需要时），编写良好且文档齐全（因此您可以阅读代码并了解正在发生的事情）。

我很感兴趣，因为我很快就会教 S4，我想向学生指出实践中的好例子，这样他们就可以阅读代码来帮助他们学习。

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再考虑一下，也许是Matrix和/或lme4？Matrix 使用稀疏矩阵的有效表示做了很多诡计，所以这可能是一个值得（尽管可能很重）的例子。

否则，鉴于所有BioConductor都是在 S4 中完成的，其中一些肯定会比平均水平要好 :) 我相信 Martin Morgan 会提供很好的例子。

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这并不能完全回答你的问题，但是......

R in a Nutshell为 a 开发了一个 S4 类timeseries object，然后将其与 S3 表示进行比较。这是 S3 和 S4 之间差异的一个很好的说明（不过分复杂或过于简单）。
用于生物信息学的 R 编程简要讨论了ExpressionSet集合对象。

关于使用 Bioconductor 软件包，您可能会发现要完全理解代码 - 甚至只是开始使用 - 您必须具备合理的生物学知识。我想这同样适用于复杂的统计数据包；您需要对正在发生的事情有一个模糊的概念，才能理解代码结构背后的原因。

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在上一次 LondonR 会议上，Brandon Whicher 就在他的包 dcemriS4 中使用 S4 类进行了精彩的演讲，用于分析医学研究中的磁共振成像 (MRI)。

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sp和依赖包使用 S4 并且有据可查。R 中空间内容的 Alpha 和 omega。

于 2011-03-26T06:55:15.460 回答

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我会选择kernlab，它还包含很多 C 代码。

它带有一个方便的小插图，详细介绍了一些 S4 概念。（不过，文档似乎没有使用roxygen，但这不是这里的问题。）

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试图掌握S4系统时，我遇到了一个教育包sequence。类系统的实现在roo同一作者的 repo 中的一组随附幻灯片中进行了说明。尽管使用的示例来自生物统计学，但还是很值得效仿的。

这是一个很好的学习资源，因为作者仔细对比了不同的对象系统，同时保持包的复杂性足以进行学习。

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