R语言某种程度来说本身就是一个函数库,因为它有大量的函数可供调用,加上函数式编程,使得R语言的功能很强大。但是,有时候,根据实际需要,我们还是需要自己动手编写函数,从而减少代码的缀余与工作量。
与其它语言一样,函数的组成莫过于关键字function、形参、是否返回值。函数的具体用法这里用几个例子说明
调用函数
这里写一个打印函数演示简单的参数传递功能:
> a <-function(x){print(x)} > a('hello world!') [1] "hello world!"
写一个函数实现矩阵的乘法:
rm(list = ls()) a <-function(x,y) { m1 <- ncol(x) n <- nrow(y) if(m1!=n) { print('error dimension is not siutable') return(0) } m <- nrow(x) n1 <- ncol(y) s <-matrix(0,m,n1) for(i in 1:m) for(j in 1:n1) s[i,j] <- sum(x[i,]*y[,j]) return(s) }
我们构造两个矩阵
> x <-matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE) > y <-matrix(c(1:8),2,4,byrow = TRUE)
显然x的列与y的行数不一样,会不满足矩阵的乘法。
> mat <- a(x,y) [1] "error dimension is not siutable" x <-matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE) y <-matrix(c(1:6),3,2,byrow = TRUE)x <-matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE) y <-matrix(c(1:6),3,2,byrow = TRUE) mat <- a(x,y) > mat [,1] [,2] [1,] 22 28 [2,] 49 64
函数的嵌套
在矩阵运算函数中定义了一个打印新矩阵最大值函数
rm(list = ls()) a <-function(x,y) { maxer <- function(x.) { print(max(x.)) } m1 <- ncol(x) n <- nrow(y) if(m1!=n) { print('error dimension is not siutable') return(0) } m <- nrow(x) n1 <- ncol(y) s <-matrix(0,m,n1) for(i in 1:m) for(j in 1:n1) s[i,j] <- sum(x[i,]*y[,j]) maxer(s) return(s) } x <-matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE) y <-matrix(c(1:6),3,2,byrow = TRUE) mat <- a(x,y) [1] 64
R语言函数与其它语言相比很简单、方便,实战可能很复杂,需要根据实际情况,灵活运用。
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