京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言函数
函数是一个组织在一起的一组以执行特定任务的语句。R语言有大量的内置函数,用户也可以创建自己的函数。
在R语言中的函数是一个对象,所以R语言解释器为能够通过控制到该函数,带有参数可能是函数必要完成的操作。
反过来函数执行其任务,并将控制返回到其可以被存储在其它的目的解释器以及任何结果。
函数定义
R函数是通过使用关键字 function 来创建。R函数的定义基本语法如下:function_name <- function(arg_1, arg_2, ...) { Function body }
函数组件
函数的不同部分是:
函数名称: 这是函数的实际名称。它被存入R环境作为一个对象使用此名称。
参数: 参数是一个占位符。当调用一个函数,传递一个值到参数。参数是可选的; 也就是说,一个函数可以含有任何参数。此外参数可以有默认值。
函数体: 函数体包含定义函数是使用来做什么的语句集合。
返回值: 一个函数的返回值是在函数体中评估计算最后一个表达式的值。
示例
R具有许多内置函数可直接在程序中调用而不先定义它们。我们也可以创建和使用称为用户自定义函数,如那些我们自己定义的函数。
内置函数
内建函数的简单例子如:seq(), mean(), max(), sum(x) 和 paste(...) 等等. 它们被直接由用户编写的程序调用。可以参考最广泛用 在R编程里面的函数。
# 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 frm 41 to 68.
print(sum(41:68))
当我们上面的代码执行时,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
用户定义函数
我们可以在R语言中创建用户定义的函数,它们是特定于用户想要实现什么功能,一旦创建了它们可以像内置函数一样使用。下面是函数如何创建和使用的一个例子。
# 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)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 1
[1] 4
[1] 9
[1] 16
[1] 25
[1] 36
调用函数不带参数
# 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()
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 1
[1] 4
[1] 9
[1] 16
[1] 25
调用函数带有参数值(按位置和名称)
参数在传到函数调用可以以相同的顺序如提供在函数定义的顺序一样,或者它们可以以不同的顺序提供(按参数名称)。
# 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)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 26
[1] 58
带有调用默认参数的函数
我们可以在函数定义中定义的参数的值并调用该函数,而不提供任何参数来获取默认参数的结果。但是,我们也可以通过提供参数的新值调用来这些函数,并得到非默认的结果。
# 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)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 18
[1] 45
函数延迟计算
函数的参数在延迟方式计算,这意味着只有在需要函数体时,它们才会进行评估计算。
# 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)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 36
[1] 6
Error in print(b) : argument "b" is missing, with no default
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27