Ho trovato utile studiare gli esempi nel pacchetto ggplot2.
Vedi ggplot2.r on github
Un paio di cose da notare:
- Tutto il codice Roxygen per i set di dati possono essere inclusi in un singolo file nella
.r
R
directory del pacchetto.
Vedi per esempio, il set di dati diamonds
:
#' Prices of 50,000 round cut diamonds
#'
#' A dataset containing the prices and other attributes of almost 54,000
#' diamonds. The variables are as follows:
#'
#' \itemize{
#' \item price. price in US dollars (\$326--\$18,823)
#' \item carat. weight of the diamond (0.2--5.01)
#' \item cut. quality of the cut (Fair, Good, Very Good, Premium, Ideal)
#' \item colour. diamond colour, from J (worst) to D (best)
#' \item clarity. a measurement of how clear the diamond is (I1 (worst), SI1, SI2, VS1, VS2, VVS1, VVS2, IF (best))
#' \item x. length in mm (0--10.74)
#' \item y. width in mm (0--58.9)
#' \item z. depth in mm (0--31.8)
#' \item depth. total depth percentage = z/mean(x, y) = 2 * z/(x + y) (43--79)
#' \item table. width of top of diamond relative to widest point (43--95)
#' }
#'
#' @docType data
#' @keywords datasets
#' @name diamonds
#' @usage data(diamonds)
#' @format A data frame with 53940 rows and 10 variables
NULL
Questo si traduce in un file di aiuto che assomiglia a questo: Salvo è meglio utilizzare
fonte
2014-08-20 07:28:07
'null' invece di 'roxygen()' in modo da non indurre una dipendenza run-time su 'roxygen' – hadley
Punto eccellente, grazie. Fatto il cambiamento. – Shane
@hadley: potrebbe essere bello aggiungere un esempio come questo nella vignetta di roxygen e fare il punto sulla dipendenza da ossigeno? Ho trovato che essere un po 'di confusione in termini di come strutturare i file. – Shane