Question

这些都没有显示pnorm函数的源代码，

stats:::pnorm
getAnywhere(pnorm)

如何查看pnorm的源代码？

sum
 (..., na.rm = FALSE)  .Primitive("sum")
.Primitive("sum")
function (..., na.rm = FALSE)  .Primitive("sum")
methods(sum)
no methods were found

并且，如何查看sum函数的源代码？

Answer 1

pnorm的R源代码是：

function (q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) 
.Call(C_pnorm, q, mean, sd, lower.tail, log.p)

因此，从技术上讲，输入“pnorm”会显示源代码。但是，更有用的是：pnorm的内容是用C编写的，所以上一个问题view source code in R中的建议只是外围有用（大多数都集中在隐藏在命名空间中的函数等）。

Uwe Ligges的article in R news（第43页）是一个很好的一般参考。从该文件：

查看R源代码时，有时会调用显示以下功能之一：.C（）， .Call（），.Fortran（）,. External（）或.Internal（）和.Primitive（）。这些函数调用编译代码中的入口点，例如共享对象，静态库或动态链接库。因此，如果完全理解代码，有必要查看已编译代码的来源需要。 ... 第一步是查找文件'$ R HOME / src / main / names.c'中的入口点，如果调用R函数是.Primitive（）或。内部（）。 这在以下示例中针对实现“简单”R函数的代码完成总和（）。

（强调之所以加入是因为你提到的关于（sum）的确切功能在Ligges的文章中有所涉及。）

根据您想要深入了解代码的程度，可能值得下载和像Ligges建议的那样解压缩源代码（例如，你可以使用命令行工具例如grep来搜索源代码）。对于更随意的检查，您可以查看来自R Subversion server或Winston Chang's github mirror的在线来源（此处的链接专门针对src/nmath/pnorm.c）。（猜测正确的地方，src/nmath/pnorm.c，需要熟悉R源代码的结构。）

mean和sum都在summary.c中实施。

Answer 2

我知道这篇文章已经超过2年了，但我认为这对浏览这个问题的一些用户可能有用。

我基本上只是将我的答案复制到this other similar question，以便它可能对某些想要浏览C源文件的R用户有用。

首先，使用 pryr ，您可以使用show_c_source函数，该函数将在GitHub上搜索C源文件中的相关代码段。适用于.Internal和.Primitive函数。
```
body(match.call)

# .Internal(match.call(definition, call, expand.dots))

pryr::show_c_source(.Internal(match.call(definition, call, expand.dots)))
```
这会将您带到this page，表明unique.c包含do_matchcall函数。
我已将tab delimited file放在一起，构建在names.c文件上，并使用 find-in-files 来确定来源的位置码。有些函数具有特定于平台的文件，还有一些函数具有多个具有相关源代码的文件。但对于其余部分，映射已经很好地建立起来，至少对于当前版本（3.1.2）而言。

Answer 3

> methods(mean)
[1] mean.data.frame mean.Date       mean.default    mean.difftime   mean.IDate*    
[6] mean.POSIXct    mean.POSIXlt    mean.yearmon*   mean.yearqtr*  

   Non-visible functions are asterisked
> mean.default
function (x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 
{
    if (!is.numeric(x) && !is.complex(x) && !is.logical(x)) {
        warning("argument is not numeric or logical: returning NA")
        return(NA_real_)
    }
    if (na.rm) 
        x <- x[!is.na(x)]
    if (!is.numeric(trim) || length(trim) != 1L) 
        stop("'trim' must be numeric of length one")
    n <- length(x)
    if (trim > 0 && n) {
        if (is.complex(x)) 
            stop("trimmed means are not defined for complex data")
        if (any(is.na(x))) 
            return(NA_real_)
        if (trim >= 0.5) 
            return(stats::median(x, na.rm = FALSE))
        lo <- floor(n * trim) + 1
        hi <- n + 1 - lo
        x <- sort.int(x, partial = unique(c(lo, hi)))[lo:hi]
    }
    .Internal(mean(x))
}
<bytecode: 0x155ef58>
<environment: namespace:base>

如何查看R .Internal或.Primitive函数的源代码？

3 个答案: