R语言函数基础知识点总结

函数是一组组合在一起以执行特定任务的语句。 R 语言具有大量内置函数,用户可以创建自己的函数。

在R语言中,函数是一个对象,因此R语言解释器能够将控制传递给函数,以及函数完成动作所需的参数。

该函数依次执行其任务并将控制返回到解释器以及可以存储在其他对象中的任何结果。

函数定义

使用关键字函数创建 R 语言的函数。 R 语言的函数定义的基本语法如下

function_name <- function(arg_1, arg_2, ...) {
   Function body
}

函数组件

函数的不同部分

  • 函数名称 -这是函数的实际名称。 它作为具有此名称的对象存储在 R 环境中。
  • 参数 -参数是一个占位符。 当函数被调用时,你传递一个值到参数。 参数是可选的; 也就是说,一个函数可能不包含参数。 参数也可以有默认值。
  • 函数体 -函数体包含定义函数的功能的语句集合。
  • 返回值 -函数的返回值是要评估的函数体中的最后一个表达式。
  • R语言有许多内置函数,可以在程序中直接调用而无需先定义它们。我们还可以创建和使用我们自己的函数,称为用户定义的函数。

内置功能

内置函数的简单示例是 seq()mean()max()sum(x) 和 paste(...) 等。它们由用户编写的程序直接调用。 您可以参考最广泛使用的 R 函数。

# Create a sequence of numbers from 32 to 44.
print(seq(32,44))

# Find mean of numbers from 25 to 82.
print(mean(25:82))

# Find sum of numbers from 41 to 68.
print(sum(41:68))

当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

[1] 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
[1] 53.5
[1] 1526

用户定义的函数

我们可以在 R 语言中创建用户定义的函数。它们特定于用户想要的,一旦创建,它们就可以像内置函数一样使用。 下面是一个创建和使用函数的例子。

# Create a function to print squares of numbers in sequence.
new.function <- function(a) {
   for(i in 1:a) {
      b <- i^2
      print(b)
   }
}

调用函数

# Create a function to print squares of numbers in sequence.
new.function <- function(a) {
   for(i in 1:a) {
      b <- i^2
      print(b)
   }
}

# Call the function new.function supplying 6 as an argument.
new.function(6)

当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

[1] 1
[1] 4
[1] 9
[1] 16
[1] 25
[1] 36

调用没有参数的函数

# Create a function without an argument.
new.function <- function() {
   for(i in 1:5) {
      print(i^2)
   }
}	

# Call the function without supplying an argument.
new.function()

当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

[1] 1
[1] 4
[1] 9
[1] 16
[1] 25

使用参数值调用函数(按位置和名称)

函数调用的参数可以按照函数中定义的顺序提供,也可以以不同的顺序提供,但分配给参数的名称。

# Create a function with arguments.
new.function <- function(a,b,c) {
   result <- a * b + c
   print(result)
}

# Call the function by position of arguments.
new.function(5,3,11)

# Call the function by names of the arguments.
new.function(a = 11, b = 5, c = 3)

当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

[1] 26
[1] 58

使用默认参数调用函数

我们可以在函数定义中定义参数的值,并调用函数而不提供任何参数以获取默认结果。 但是我们也可以通过提供参数的新值来获得非默认结果来调用这样的函数。

# Create a function with arguments.
new.function <- function(a = 3, b = 6) {
   result <- a * b
   print(result)
}

# Call the function without giving any argument.
new.function()

# Call the function with giving new values of the argument.
new.function(9,5)

当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

[1] 18
[1] 45

功能的延迟计算

对函数的参数进行延迟评估,这意味着它们只有在函数体需要时才进行评估。

# Create a function with arguments.
new.function <- function(a, b) {
   print(a^2)
   print(a)
   print(b)
}

# Evaluate the function without supplying one of the arguments.
new.function(6)

当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

[1] 36
[1] 6
Error in print(b) : argument "b" is missing, with no default

到此这篇关于R语言函数基础知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关R语言函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 详解R语言plot函数参数合集

    最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

  • R语言seq()函数的调用方法

    看到有很多读者浏览了这篇文章,心里很是开心,为了能够更好地帮助大家,决定再修改一下,帮助大家更好地理解. --------修改于:2018年4月28日 为了方便大家在开发环境中直接实验测试代码,下面,我将说明和函数的用法全部用英文给出(避免乱码),并加以注释,希望能够对大家有所帮助! 首先,我们来看一个seq()函数应用的实例! x <- seq(0, 10, by = 0.01) y <- sin(x) plot(y) 下面,我们来看函数的主要使用方法! 注意:在本文调用函数时,均采用写出入

  • R语言中cbind、rbind和merge函数的使用与区别

    cbind: 根据列进行合并,即叠加所有列,m列的矩阵与n列的矩阵cbind()最后变成m+n列,合并前提:cbind(a, c)中矩阵a.c的行数必需相符 rbind: 根据行进行合并,就是行的叠加,m行的矩阵与n行的矩阵rbind()最后变成m+n行,合并前提:rbind(a, c)中矩阵a.c的列数必需相符 > a <- matrix(1:12, 3, 4) > print(a) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,

  • R语言学习笔记之lm函数详解

    在使用lm函数做一元线性回归时,发现lm(y~x+1)和lm(y~x)的结果是一致的,一直没找到两者之间的区别,经过大神们的讨论和测试,才发现其中的差别,测试如下: ------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------- 结果可以发现,两者的结果是一样的,并无区别,但是若改为lm(y~x-1)就能看出+1和

  • R语言利用plot()函数画图的基本用法

    plot()函数在R语言画图中位置十分重要,现在就对其具体用法做一个总结. 基本用法: plot(x=x轴数据,y=y轴数据,main="标题",sub="子标题",type="线型",xlab="x轴名称",ylab="y轴名称",xlim = c(x轴范围,x轴范围),ylim = c(y轴范围,y轴范围)) 示例代码为: plot(c(1:6),c(1:6),main="test"

  • 用R语言绘制函数曲线图

    函数曲线图是研究函数的重要工具. R 中 curve() 函数可以绘制函数的图像,代码格式如下: curve(expr, from = NULL, to = NULL, n = 101, add = FALSE, type = "l", xname = "x", xlab = xname, ylab = NULL, log = NULL, xlim = NULL, -) # S3 函数的方法 plot(x, y = 0, to = 1, from = y, xlim

  • R语言函数基础知识点总结

    函数是一组组合在一起以执行特定任务的语句. R 语言具有大量内置函数,用户可以创建自己的函数. 在R语言中,函数是一个对象,因此R语言解释器能够将控制传递给函数,以及函数完成动作所需的参数. 该函数依次执行其任务并将控制返回到解释器以及可以存储在其他对象中的任何结果. 函数定义 使用关键字函数创建 R 语言的函数. R 语言的函数定义的基本语法如下 function_name <- function(arg_1, arg_2, ...) { Function body } 函数组件 函数的不同部

  • R语言决策基础知识点详解

    决策结构要求程序员指定要由程序评估或测试的一个或多个条件,以及如果条件被确定为真则要执行的一个或多个语句,如果条件为假则执行其他语句. 以下是在大多数编程语言中的典型决策结构的一般形式 R提供以下类型的决策语句. 单击以下链接以检查其详细信息. Sr.No. 声明和描述 1 if语句 if语句由一个布尔表达式后跟一个或多个语句组成. 2 if ... else语句 if语句后面可以有一个可选的else语句,当布尔表达式为false时执行. 3 switch语句 switch语句允许根据值列表测试

  • R语言数据重塑知识点总结

    R 语言中的数据重塑是关于改变数据被组织成行和列的方式. 大多数时间 R 语言中的数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的. 很容易从数据帧的行和列中提取数据,但是在某些情况下,我们需要的数据帧格式与我们接收数据帧的格式不同. R 语言具有许多功能,在数据帧中拆分,合并和将行更改为列,反之亦然. 于数据帧中加入列和行 我们可以使用 cbind() 函数连接多个向量来创建数据帧. 此外,我们可以使用 rbind() 函数合并两个数据帧. # Create vector objects. city

  • R语言关于多重回归知识点总结

    多元回归是线性回归到两个以上变量之间的关系的延伸. 在简单线性关系中,我们有一个预测变量和一个响应变量,但在多元回归中,我们有多个预测变量和一个响应变量. 多元回归的一般数学方程为 y = a + b1x1 + b2x2 +...bnxn 以下是所使用的参数的描述 y是响应变量. a,b1,b2 ... bn是系数. x1,x2,... xn是预测变量. 我们使用R语言中的lm()函数创建回归模型.模型使用输入数据确定系数的值. 接下来,我们可以使用这些系数来预测给定的一组预测变量的响应变量的值

  • R语言关于二项分布知识点总结

    二项分布模型处理在一系列实验中仅发现两个可能结果的事件的成功概率. 例如,掷硬币总是给出头或尾. 在二项分布期间估计在10次重复抛掷硬币中精确找到3个头的概率. R语言有四个内置函数来生成二项分布. 它们描述如下. dbinom(x, size, prob) pbinom(x, size, prob) qbinom(p, size, prob) rbinom(n, size, prob) 以下是所使用的参数的描述 x是数字的向量. p是概率向量. n是观察的数量. size是试验的数量. pro

  • R语言关于决策树知识点总结

    决策树是以树的形式表示选择及其结果的图.图中的节点表示事件或选择,并且图的边缘表示决策规则或条件.它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序. 决策树的使用的例子是 预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件,预测肿瘤癌变,或者基于这些因素预测贷款的信用风险.通常,使用观测数据(也称为训练数据)来创建模型.然后使用一组验证数据来验证和改进模型. R具有用于创建和可视化决策树的包.对于新的预测变量集合,我们使用此模型来确定R包"party"用于创建决策树. 安装R语言包 在R语言控制台中使用以

  • python中pivot()函数基础知识点

    不同于以往为大家介绍的函数使用,我们利用pivot函数可以实现的方式,就是用来重塑数据使用的,在python的使用上并不常见,但是如果需要利用这种功能,基本上能够被我们选择调用的函数,pivot函数一定是榜上有名,下面我们就围绕着该函数,给大家做详细的内容讲解,一起来看下吧. 函数语法: pivot() 参数: Index.columns需要注意的是前者是可选参数,后者是必选参数. 使用实例: import pandas as pd df=pd.read_csv("user_label_part

  • R语言基本语法知识点

    我们将开始学习R语言编程,首先编写一个"你好,世界! 的程序. 根据需要,您可以在R语言命令提示符处编程,也可以使用R语言脚本文件编写程序.让我们逐个体验不同之处. 命令提示符 如果你已经配置好R语言环境,那么你只需要按一下的命令便可轻易开启命令提示符 $ R 这将启动R语言解释器,你会得到一个提示 > 在那里你可以开始输入你的程序,具体如下. > myString <- "Hello, World!" > print ( myString) [1]

  • R语言函数详解及实例用法

    函数是一组组合在一起以执行特定任务的语句. R 语言具有大量内置函数,用户可以创建自己的函数. 在R语言中,函数是一个对象,因此R语言解释器能够将控制传递给函数,以及函数完成动作所需的参数. 该函数依次执行其任务并将控制返回到解释器以及可以存储在其他对象中的任何结果. 函数定义 使用关键字函数创建 R 语言的函数. R 语言的函数定义的基本语法如下 function_name <- function(arg_1, arg_2, ...) { Function body } 函数组件 函数的不同部

  • C语言函数基础教程分类自定义参数及调用示例详解

    目录 1.  函数是什么? 2.  C语言中函数的分类 2.1 库函数 2.1.1 为什么要有库函数 2.1.2 什么是库函数 2.1.3 主函数只能是main()吗 2.1.4常见的库函数 2.2 自定义函数 2.2.1自定义函数是什么 2.2.2为什么要有自定义函数 2.2.3函数的组成 2.2.4 举例展示 3. 函数的参数 3.1 实际参数(实参) 3.2  形式参数(形参) 4. 函数的调用 4.1 传值调用 4.2  传址调用 4.3 练习 4.3.1. 写一个函数判断一年是不是闰年

随机推荐