Heterogeneity

有关全局赋值符，可以参见
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2011-April/275905.html
https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/assignOps.html

=作为赋值号，只能在顶层表达式中使用。
（不过循环体内有时候也可以用啊？）

2019-02-26 注：我所谓的“全局赋值符”应该是上层赋值符。

yihui 人们对 <<- 最常见的误解就是以为它是全局赋值符，但它并不是，它只是上层赋值符。如果一个对象在上层环境中不存在，那么接着到上上层中找，一直找到全局环境。如果全局环境中也不存在，R 会在全局环境中创建这个对象。

      看了有关于上层赋值符的一些材料，有如下猜测：并不是循环体的问题，而是函数的问题。通道运算符是以运算符的形式提供了一个函数，而本贴中的例子就是在函数中赋值的：

      Heterogeneity (2*j) %>% {k[2*i, c(.+1, .+3, .+4)]=rnorm(1)}

      所以在这里，赋值在函数中进行，一旦退出函数，所有的操作结果都会丢失。不论=还是<-都只能在当前层次的环境中进行赋值，所以解决不了这个问题。而上层赋值符<<-可以跳到顶层环境中进行赋值，从而实现目的。

          Heterogeneity 人们对 <<- 最常见的误解就是以为它是全局赋值符，但它并不是，它只是上层赋值符。如果一个对象在上层环境中不存在，那么接着到上上层中找，一直找到全局环境。如果全局环境中也不存在，R 会在全局环境中创建这个对象。

          说实在的，我觉得你有点管道中毒的感觉，这里用管道实在是毫无价值，反增疑惑。本来是个非常简单的赋值操作：

          k[2*i, 2*j + c(1, 3, 4)] = rnorm(1)

          却被写得如此诘屈聱牙：

          (2*j) %>% {k[2*i, c(.+1, .+3, .+4)] <<- rnorm(1)}

          就像好好的一句主动语态的句子，硬用被动语态表达出来一样：

          我今天中午吃了一碗饭。

          一碗饭今天中午被我吃了。

          这碗饭实在让人噎得慌。一个普通 R 用户看见你的一行代码至少得问四个问题：

          1. %>% 是什么？
          2. . 是什么意思？
          3. <<- 是什么操作？
          4. 为什么要用花括号？

          每个问题都不容易回答，涉及到深层技术细节。

          另：你加入论坛晚，不知道大名鼎鼎的颜大站长 @yanlinlin82 很正常，早年间很活跃，是 COS 的大功臣，可惜现在跟众人一样误入微信歧途了，只在微信上回答问题。

              yihui
              （1） 谢谢你告诉我<<-的正确名称，我把这篇帖子相关的地方都改一下吧。

              （2）看了《管道中毒》，五味杂陈……可能是因为R语言的开放吧，所以想把一件事情弄明白反而无比繁琐，成本极高……你指出的四个问题，除了第一个，都是我各处搜或者找人问得到的答案，限于场合或者面子学到的也是一知半解。这么学来的东西不可能以最简洁优雅的方式呈现，只能是补丁摞补丁。

              （3）所以在这里冒天下之大不韪，我在很长一段时间内都是喜欢Matlab完胜过R的，至少人家的帮助文档风格整齐划一，文风清晰好懂。反观R的帮助文档，都是捏着鼻子看。

              （4）大神你给出的方案确实漂亮。服。

              （5）谢谢提点，我觉得还是要感谢一下颜大站长。

                  Heterogeneity 更改标题为「【已解决】通道运算符与向量切片」

                  yihui dapengde 我歪个楼，看到这样的发帖是赏心悦目的，对于经常逛论坛的人来说，自然优先回复，因此，我想怎么标记这种正确的发帖姿势，因为下次遇到很不规范的发帖，就可以从这些规范的发帖中随手选一则过去，可能比起让他去看左上角新手须知好很多，感觉总有人没有耐心规范发帖，比如这贴

                  可能立马有人要跳出来反驳我了，你不回就是了，我就这么发帖，毕竟怎么发帖和回帖都没有强制性的规则，比如这贴

                      5 天 后

                      管道操作必须与纯函数，向量式编程三者联合起来实现数据流编程，才是正确的使用姿势，只需很简单的几个基本组件就可以了，很简单，

                      另外,管道是正向前进的顺序结构.

                      可以参考一下我的博客PurefunctionPipelineDataflow

                        Heterogeneity

                        他那博客我看了，通篇比喻来比喻去然而言之无物，拿一堆自造的"看上去很专业"的专有名词堆砌而成。
                        通篇就这种感觉:

                        FP和OO过度复杂了，在大工业上是行不通的，还是属于手工作坊那种强调个人技术的生产方式, 个人技术极大影响了产品质量，极不可靠的生产方式。FP和OO其实全是在走弯路, 花拳秀腿,花样作死。

                        大概率是个民科。不过计算机的民科我还是第一次见…

                        搜了一下，这么想的人看来不止我一个：

                        拿这篇小文章到处贴来贴去不过反应寥寥

                        https://news.ycombinator.com/item?id=18844310

                        https://clojureverse.org/t/warehouse-workshop-model-update-the-pure-function-pipeline-data-flow/3729/2

                        https://news.ycombinator.com/item?id=18967811

                        https://news.ycombinator.com/item?id=18967837

                        还在wikipedia里加了个链接，这应该算是原创研究吧，wiki不欢迎的那种

                        https://en.wikipedia.org/wiki/Dataflow_programming

                            @tctcab
                            至少我用这种方法构造了一个几万行的项目.
                            构造了从clojure到R语言基于语法树的DSL,
                            是来自实践的总结, 我博文里讲得很清楚了,
                            也有范例代码, 如果有问题可以具体提出,
                            我会回答的,泛泛地提问我不知从何说起.

                            另外,想象力很重要.搞分析的人思维不要太江化:-)
                            以前在Clojure群,有人说我神棍, 据我发现, 都是
                            初级人员.

                            真功夫很简单, 小文章就够了, 搞套路, 花拳秀腿
                            是玩杂耍的

                            原来wiki不喜欢原创, 原创不受欢迎是第一回听说.

                            Heterogeneity
                            我这几天在编写markdown文学编程的notepad++
                            pythonscript脚本,沉浸在各种选型组合和写代码,
                            不能自拔,我有四个专业要学习讨论, 一个
                            业余项目, 还有工作, 我很忙, 这个论坛我是好几天
                            来看一下的.

                            @Cloud2016 是太云吗? 太云以前帮过我,是我尊敬的
                            专业人士, 对于帮助过我的人我都记在个人项目的感谢榜上,
                            不敢怠慢.

                            我认为R语言向量式编程就够了,这也是数据流编程.
                            统计本是以数据为中心, 用数据流处理最是合适,
                            我对R语言OO派更流行不可理解, 倒是Clojure语言上数据流更流行,

                            R操纵数据的库五花八门,就象玩套路一样, 不可思议, 基本上在Clojure
                            上我只用核心函数中的几十个集合函数.对于数据操纵,我更倾向于
                            使用核心函数千锤百炼地运用, 这对提高数据建模能力很有帮助,
                            喜欢五花八门库的人,倾向让数据模型适应这些库, 然后模型是很烂的.

                            比如, ggplot2很成熟,有很多扩展, 我选用它做可视化, 但它的OO式理念
                            我个人不是很赞同, 我更喜欢vega-lite这种数据驱动的可视化库.

                            纯函数只有输入输出, 就象是自来水管, 通道运算符就象是转接头,
                            连接纯函数,这是基本式, 对于序列类型数据, 用map, reduce, apply,
                            filter等高阶函数进行处理, 避免循环状态,数据,处理逻辑混杂在一起,
                            即不清晰, 打断了数据流, 也难以并行处理.我的项目几万行没有任何
                            显式循环代码段, 尾递归也只有一个.

                                对我来说，整个R系统就是一个类似RMDB的数据分析服务器，R语言我是以clojure数据表示的DSL，当成数据来操纵组合，使用时，和clojure数据一起组合变换，只使用分析函数和可视化函数，很难看出是R语言了:-)

                                lincpa 不是！我沾了太云的光了，此处真想把太云 Call 出来，你的粉丝来了！

                                1. OO 这套东西确实用在复杂的系统上， R 里面一切皆对象，R 继承自 S 语言，扒扒它的历史就会知道，它几乎就是为 处理数据而生 Rick Becker 在 UseR2016 的演讲 --- forty years of S 设计 S 和 R 系统就使用了的 OO 的，只不过用户用起来不需要动不动就写类什么的，这应该归功于封装还是什么？（小白一枚，楼上各位大神赐教啊）

                                2. R 操作数据的包确实有很多，从数据导入导出，数据清理，数据变形，数据建模，数据可视化，数据报告，每一环都会有很多，但是对这个环境熟悉久了就会发现，好用的就是常用的那几个， tidyverse 确有优势，但我是基础函数党，能用基础函数操作数据的就用基础函数，因为它稳定，又不需要另外装包。

                                3. 看到纯函数，我还以为复分析里的，吓一跳

                                    Cloud2016 我也倾向于基础函数。扩展包的函数总让我不太放心，其稳定性有时候完全取决于开发者的心情。万一遇见个任性的开发者可咋办。而且我不太理解，为啥有些功能在基础函数已经有了，而 tidyverse 却重写一遍，徒增学习成本。