R语⾔中$和@是什么意思
$是S3类的引⽤⽅式,$⽐较常⽤，当⼀个函数⾥需要返回多个值（⽐如有变量，有向量，有矩阵）时，我们要⽤list,⽽不是return，这时如果想提取某个变量的结果，就需要⽤到$，默认情况下，对于 list, environment 这两种对象，$可以提取（extract）出⾥⾯的元素，对于⾃⼰定义的class，可以实现$ S3 Method。通常我们的data.frame, list. 向量等⽤$就可以。纪晓岚的老婆
爆字的笔顺
@是S4类的引⽤⽅式。@⽐较少⽤。对于 S4 object，@可以提取出 slot。
⽐如
m1<-lm(Y~X,data=....(some data frame))
m1$coefficients
远和近就会返回回归直线的截距和斜率。
x$y等价于x[["y", exact = FALSE]]，⽤于获取dataframe或者list⾥⾯的某个变量，
⽐如mtcars$cyl和 diamonds$carat。不同之处在于$可以部分匹配变量名，⽐如：
x <- list(abc = 1)
x$a
#> [1] 1
x[["a"]]
#> NULL
外部设备S4也有例如，有个维恩包Vennerable：S4类型，想取得⾥⾯InterctionSets，信息必须⽤@符号。
清波漾漾
@ 是R中，S4类的⼀个操作符，⽤于提取S4对象中的内容（slot），⽐如：
tClass("Person",
slots = list(name = "character", age = "numeric"))
alice <- new("Person", name = "Alice", age = 40)
科学技术哲学研究
alice@age
> [1] 40
这个时候是不起作⽤的，因为被S4类重写了。可以⾃⼰定义的⾏为。
顺便对⽐⼀下“[[” 和$的效率：x <- list(axy = 1:100, b = rep(letters, each = 4))
microbenchmark(
x[["axy"]],
x$axy,
x$a,
times = 10000L,
control = list(warmup = 1000L)
)
>
春光的诗句Unit: nanoconds
expr min lq mean median uq max neval
x[["axy"]] 0 0 16.2116 0 1 27584 10000
x$axy 0 0 28.7540 0 1 14113 10000
x$a 0 0 40.2570 0 1 25018 10000
三种写法⽤时相差不⼤。不过需要极限优化的时候可以考虑⽤“[[”⽽不是 $。猫哭耗子歇后语
Processing math: 100%
