自定义函数 in 'r'

在 'r 中，自定义函数是非常重要的概念和工具。函数允许我们将一些常用的代码封装起来，并在需要的时候按需调用，从而避免重复编写冗长代码的困扰。在本文中，我们将介绍如何创建和调用自定义函数，并提供一些使用自定义函数的实用案例。

创建自定义函数

在 'r 中，我们可以使用 function() 函数来创建自定义函数。下面是一个简单的例子，它定义了一个函数 add() 来计算两个数的和：

add <- function(x, y) {
    return(x + y)
}

我们可以将上述代码保存在一个名为 add.R 的文件中，并通过 source() 函数加载到当前的 R 会话中，如下所示：

source("add.R")

然后，我们就可以在 R 代码中使用 add() 函数了：

add(2, 3)  # 输出 5

调用自定义函数

我们可以像调用内置函数一样来使用自定义函数。只需要调用函数的名称，然后将参数传递给它即可。

如果我们已经定义了一个名为 my_function() 的函数，并将其保存在一个名为 my_function.R 的文件中，我们可以按照以下步骤来调用该函数：

1. 使用 source() 函数加载 my_function.R 文件，将函数导入到当前的 R 会话中。
2. 调用函数 my_function()。

这是一个例子：

# 导入自定义函数
source("my_function.R")

# 调用 my_function
result <- my_function(x, y, z)

灵活的函数参数传递方式

自定义函数可以接受 0 个或多个参数，并可以返回一个结果。在 'r 中，函数参数传递方式非常灵活，允许我们通过位置或参数名来传递参数。下面是一些例子：

# 按位置传递参数
add(2, 3)   # 输出 5

# 按参数名传递参数
add(x = 2, y = 3)   # 输出 5

# 按参数名传递部分参数
add(x = 2)   # 报错，所需要的参数有没有提供

# 指定默认参数值
add <- function(x, y = 1) {
    return(x + y)
}
add(2)   # 输出 3
add(2, 3)  # 输出 5

在上述代码中，我们可以看到，我们可以通过位置或参数名来传递参数，并且可以为参数指定默认值。

实用案例

下面是一些使用自定义函数的实用案例：

计算加权平均数

weighted_mean <- function(x, w) {
    return(sum(x * w) / sum(w))
}

# 例子：
x <- c(2, 3, 4)
w <- c(0.3, 0.5, 0.2)
weighted_mean(x, w)   # 输出 2.9

计算贝叶斯后验概率

bayesian_posterior <- function(prior_prob, likelihood, evidence) {
    numerator <- prior_prob * likelihood
    denominator <- sum(numerator) * evidence
    return(numerator / denominator)
}

# 例子：
prior_prob <- c(0.2, 0.3, 0.5)
likelihood <- c(0.6, 0.4, 0.2)
evidence <- 0.4
bayesian_posterior(prior_prob, likelihood, evidence)  # 输出 c(0.3939394, 0.5454545, 0.0606061)

替换字符串中的子串

replace_substr <- function(s, src, dst) {
    if (length(src) != length(dst)) {
        stop("The length of 'src' and 'dst' must be the same.")
    }
    for (i in 1:length(src)) {
        s <- gsub(src[i], dst[i], s)
    }
    return(s)
}

# 例子：
s <- "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
src <- c("quick", "brown", "fox", "dog")
dst <- c("slow", "black", "mouse", "cat")
replace_substr(s, src, dst)  # 输出 "The slow black mouse jumps over the lazy cat."

结论

自定义函数是 'r 中非常重要的工具，可以大大提高我们的编码效率。我们在本文中介绍了如何创建和调用自定义函数，并给出了一些实用的案例。相信读者现在已经掌握了自定义函数的基础知识，可以在以后的编码工作中灵活运用了。