详细介绍R语言base包environment系列的函数

函数	使用说明
environment(fun = NULL)	返回与该函数或者表达式联系的环境
environment(fun) = values	对fun所联系的环境进行设置
is.environment(x)	判断对象x是不是环境
emptyenv()	返回空环境
baseenv()	返回base包的环境
parent.env(env)	返回一个环境的父环境
parent.env(env) = value	对一个环境的父环境进行设置

上述代码说明

> f <- function(x,y) return(a = x + y) # 定义一个函数
> str(f) 
function (x, y)  
 - attr(*, "srcref")= 'srcref' int [1:8] 1 6 1 36 6 36 1 1
  ..- attr(*, "srcfile")=Classes 'srcfilecopy', 'srcfile' <environment: 0x000000001f581820>

我们定义了一个函数f,使用str(f)查看了这个函数的环境，我们每定义一个函数R系统就会为这个自动生成一个环境。
上述代码说明

> environment(f)
<environment: R_GlobalEnv> #environment查看f相联系得环境
> e <- new.env() #创建一个新环境
> e
<environment: 0x00000000120bf930>
> environment(f) <- e #将环境e与f相联系
> f  #查看f发现f与e相联系
function(x,y) return(a = x + y)
<environment: 0x00000000120bf930>
> parent.env(e) #返回e的父环境
<environment: R_GlobalEnv>

介绍父环境与子环境之间的关系

环境：我们可以把R语言中的环境看作为一种特殊的数据结构，一个环境里边的元素可以是任意的数据结构（函数、数据框等等）。
代码说明

> e
<environment: 0x00000000120bf930>
> e$a <- 1:10
> e$b <- iris
> e$c <- f

ls.str:查看环境中具体的变量

> ls.str(e)
a :  int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
b : 'data.frame':       150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
c : function (x, y)

多个名字可以指向同一个对象

> e$d <- e$c
> e$d
function(x,y) return(a = x + y)
<environment: 0x00000000120bf930>

如果一个对象在当前环境下没有找到，那么就会去它的父环境中寻找，直到遍历完所有的环境为止。
代码说明:

> temp <- new.env()
<environment: 0x0000000008d587e0>
> temp$f1 <- 1:10
> f1
错误: 找不到对象'f1'

当前的工作环境是<environment: R_GlobalEnv>,对象f1在环境<environment: 0x0000000008d587e0>中所以f1无法在<environment: R_GlobalEnv>找到。

为全局环境指定父环境为temp就可以找到对象f1
代码说明：

> a <- globalenv()
> a
<environment: R_GlobalEnv>
> parent.env(a) <- temp
> f1
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

介绍包与父环境之间的关系

> temp <- globalenv()
> library(caret)
> library(randomForest)
> library(class)
> library(e1071)
> search()
 [1] ".GlobalEnv"           "package:e1071"        "package:class"       
 [4] "package:ROCR"         "package:randomForest" "package:caret"       
 [7] "package:lattice"      "package:ggplot2"      "package:stats"       
[10] "package:graphics"     "package:grDevices"    "package:utils"       
[13] "package:datasets"     "package:methods"      "Autoloads"           
[16] "package:base" 
> parent.env(temp)
<environment: package:e1071>
attr(,"name")
[1] "package:e1071"
attr(,"path")
[1] "E:/R-4.1.2/library/e1071"

在我们加载包之后最后一个加载的包是全局环境的父环境，倒数第二个加载的包是最后一个加载包的父环境，以此类推。

用于访问函数堆栈的函数介绍

此部分为R语言中较为难理解的部分，而且csdn上关于此部分的介绍也比较少，我在这里给大家做详细的说明以及举例子说明如何使用！！！
R语言中使用了frame我们可以把它理解为层,全局环境下的层为0,之后函数每嵌套一次,层就会增加1

函数介绍

函数名	使用说明
sys.call	只能返回当前层的函数定义
sys.frame	返回第几层的变量
sys.nframe	返回当前的第几`层`
sys.function	返回函数的定义函数体
sys.parent	返回当前层的父环境

给出具体的实例来说明函数如何使用:

`sys.call:`

> t1 <- function(){
+      a2 <- 'asd'
+      str(sys.call(0))}
> t1()
 language t1()

> t1 <- function(){
+       a2 <- 'asd'
+       t2 <- function(){
+         str(sys.call(0))}
+       t2()}
> t1()
 language t2()
 - attr(*, "srcref")= 'srcref' int [1:8] 5 7 5 10 7 10 5 5
  ..- attr(*, "srcfile")=Classes 'srcfilecopy', 'srcfile' <environment: 0x000000000d320d98> 
  > t1 <- function(){
+       a2 <- 'asd'
+       t2 <- function(){
+         str(sys.call(-1))}
+       t2()}
> t1()
 language t1()
 
> t1 <- function(){
+       a2 <- 'asd'
+       t2 <- function(){
+         str(sys.calls())}
+       t2()}
> t1()
Dotted pair list of 2
 $ : language t1()
 $ : language t2()
  ..- attr(*, "srcref")= 'srcref' int [1:8] 5 7 5 10 7 10 5 5
  .. ..- attr(*, "srcfile")=Classes 'srcfilecopy', 'srcfile' <environment: 0x000000000d2299d0>

以上就是sys.call的使用说明。

`sys.frame:`

> t1 <- function(){
+      a1 <- 1
+      t2 <- function(){
+       print(ls(envir = sys.frame(-1)))}
+      t2()}
> t1()
[1] "a1" "t2"

> t1 <- function(){
+         a1 <- 1
+         a2 <- 2
+        t2 <- function(){
+          a3 <- 3
+          t3 <- function(){
+       print(ls(envir = sys.frame(-2)))}
+          t3()}
+         t2()}
> t1()
[1] "a1" "a2" "t2"

以上就是关于sys.frame的使用，这只能在函数体内部使用。

`sys.parent and sys.nframe:`

代码展示:

> t1 <- function(){
+       a1 = 'jiang'
+       t2 <- function(){
+        cat('当前所在的层为',sys.nframe(),'\n')
+        cat('当前下的父环境为',sys.parent(),'\n')
+        cat('所有的父环境为',sys.parents(),'\n')}
+        t2()}
> t1()
当前所在的层为 2 
当前下的父环境为 1 
所有的父环境为 0 1