Источники на объектах S4, методах и программировании в R

Поскольку мне часто приходится сталкиваться с ситуациями, когда программирование S4 необходимо для обзора, я собрал довольно много источников на объектах, методах и программировании S4. Я перечислил их здесь как ссылку. Также добавьте свои собственные источники.

В Интернете

  • Файлы methods help: файлы справки из методов пакета, где можно найти большую часть необходимой информации
  • S4 классы на 15 страницах: Краткое введение в программирование с объектами S4.
  • Как работают методы S4: больше объяснений относительно основных механизмов.
  • Не так короткое введение в S4: с практическими примерами, как построить классы и некоторые полезные советы. Он содержит удобный обзор в качестве приложения, но также содержит ошибки. При этом следует соблюдать осторожность.
  • ООП в R: заметки с практическими примерами на S3 и S4
  • Объекты S4: презентация Томасом Ламли о объектах S4.
  • R объектно-ориентированное программирование: углубленное введение в объектно-ориентированное программирование в R. Он охватывает ссылочные классы S3, S4 и S4. Сопровождающий пакет sequences реализует систему классов, используемую во всех слайдах.

Книги

  • Программное обеспечение для анализа данных - программирование с помощью R (J. Chambers): классический, хотя и не рецензируемый положительный везде, содержащий большой раздел на S4
  • R-программирование для Bioinformatics (R. Gentleman): специально предназначено для работы с Bioconductor, которое полностью основано на S4. Но он дает широкий обзор и полезен и для многих других людей.

PS: если кто-то обнаружит ячейку сообщества, вы можете сделать это сообществом, принадлежащим сообществу. Как-то я больше не могу найти его в окне редактирования...

Ответ 3

Другая хорошая книга Джона Чамберса: "Программирование с данными: руководство по языку S". Как следует из названия, на самом деле речь идет о S, а не R, но в любом случае он предоставляет много полезной информации о классах S4.

Также есть информация в руководствах R "Написание R-расширений" и "R Internals" (в частности, последние). Их можно найти в http://cran.r-project.org/doc/manuals/.

Наконец, я бы рекомендовал "Как работают методы S4" , что является отличным обзором того, как думать о S4, поскольку он вписывается в R.