makexml(Runiversal)
makexml()所属R语言包：Runiversal
makexml
makexml
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function converts an R object to xml code, so an output of an R script can be handled easly by any programming language. Every elements in xml is encapsulated in <root></root> tags. Any variable in list or variable itself is placed between <variable> and </variable> tags. Values of elemenets are placed between <value> and </value> tags. Xml structure is easy to parse and browse.
这个函数把一个R对象的XML代码，，所以R脚本的输出伊斯利可以处理任何编程语言。在XML中的每个元素在<ROOT> </根>标签的封装。列表中的任何变量或变量本身被置于<变量>和</变量>标签之间。 <值>和</ value>标记之间elemenets值。 XML结构解析和浏览。
用法----------Usage----------
makexml(obj, name = "")
参数----------Arguments----------
参数：obj
R object that to be converted to xml.
R对象被转换为XML。
参数：name
Optinal. Each element in xml code is listed as <variable name="" type="numeric | chracter">. Default name is name of R object, but a new name can be defined.
Optinal。 XML代码中的每个元素被列为，<variable name="" type="numeric | chracter">。默认名称是R对象的名称，但可以定义一个新的名称。
Details
详细信息----------Details----------
A generated output of lm object is like this:
一个生成的输出流明对象是这样的：
<?xml version="1.0"?> <root> <variable name="coefficients" type="numeric"> <value>0.662970909075238</value> <value>-0.125473985248366</value> </variable> <variable name="residuals" type="numeric"> <value>-0.0856149907633715</value> <value>0.963352019137748</value> <value>-0.212667731012814</value> <value>-0.561977205893819</value> <value>-0.133045701604119</value> <value>-0.485339628713294</value> <value>0.107354078697277</value> <value>-0.624426907949804</value> <value>1.45763471890252</value> <value>-0.425268650800328</value> </variable> <variable name="effects" type="numeric"> <value>0.0858115975474794</value> <value>-1.13967406760172</value> <value>-0.313474791725809</value> <value>-0.577239374729828</value> <value>-0.0627629785631422</value> <value>-0.329512013795331</value> <value>0.348726585492226</value> <value>-0.297509509277868</value> <value>1.87009700945145</value> <value>0.07273853162558</value> </variable> <variable name="rank" type="numeric"> <value>2</value> </variable> <variable name="fitted_values" type="numeric"> <value>0.537496923826872</value> <value>0.412022938578506</value> <value>0.28654895333014</value> <value>0.161074968081774</value> <value>0.0356009828334077</value> <value>-0.0898730024149584</value> <value>-0.215346987663324</value> <value>-0.340820972911691</value> <value>-0.466294958160057</value> <value>-0.591768943408423</value> </variable> <variable name="assign" type="numeric"> <value>0</value> <value>1</value> </variable> <variable name="df_residual" type="numeric"> <value>8</value> </variable> <variable name="call" type="character"> <value>lm, y ~ x</value> </variable> <variable name="terms" type="character"> <value>~, y, x</value> </variable> </root>
<？XML版本=“1.0”？> <ROOT> <variable name="coefficients" type="numeric"> <值> 0.662970909075238 </值> <值> - 0.125473985248366 </值> </变量> <变量name="residuals" type="numeric"> <值> -0.0856149907633715 </值> <值> 0.963352019137748 </值> < ;值>为-0.212667731012814 /值> <值> -0.561977205893819 </值> <值> -0.133045701604119 </值> <值> -0.485339628713294 </值> <值> 0.107354078697277 < /值>值<value> -0.624426907949804 </值> <值> 1.45763471890252 </值> <值> -0.425268650800328 </值> </变量> <变量名=“效果”类型=“数值”> <值> 0.0858115975474794 </值> <值> -1.13967406760172 </值> <值> -0.313474791725809 </值> <值>为-0.577239374729828 /值> <值> -0.0627629785631422 </值> <值> -0.329512013795331 </值> <值> 0.348726585492226 </值> <值> -0.297509509277868 </值> <值> 1.87009700945145 < /值> <值> 0.07273853162558 </值> </变量> <变量name="rank" type="numeric"> <值> 2 </值> </变量> <变量名=“fitted_values”=“数值”> <值> 0.537496923826872 </值> <值> 0.412022938578506 </值> <值> 0.28654895333014 </值> <值> 0.161074968081774 </值> <值> 0.0356009828334077 </值> <值> -0.0898730024149584 </值> <值> -0.215346987663324 </值> <值> -0.340820972911691 </值> < ;值-0.466294958160057 </值> <值> -0.591768943408423 </值> </可变> <variable的name="assign" type="numeric">值> 0 </ > <值> 1 </值> </变量> <变量name="df_residual" type="numeric"> <值> 8 </值> </变量> <变量的值=“调用”类型=“字符”> <值> LM，Y~X </值> </可变> <variable的name="terms" type="character">值>~，Y，X </值> </变量> </根>
值----------Value----------
Returns a well-formed xml file for given R object.
返回一个格式良好的XML文件，对于给定的R对象。
注意----------Note----------
This function can be used for handling R output from other languages such as C, C++, Java, Javascript and Pyhton. This method turns problem of "calling R from other languages" into "parsing xml".
此功能可用于处理从其他语言如C，C + +，Java中，Javascript和Pyhton R输出。此方法将调用R的“其他语言”到“XML解析”的问题。
（作者）----------Author(s)----------
Mehmet Hakan Satman
参见----------See Also----------
makejava
makejava
实例----------Examples----------
x<-1:10
y<-rnorm(10)
ols<-summary(lm(y~x))
cat(makexml(ols))
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
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发表于 2012-9-28 23:43:08
