myfun<-function(arglist){ statements return(object) } 其中,myfun为函数名称;arglist为参数列表;大括号中的部分为函数体。 函数体通常包含三部分: (1)异常处理 输入的数据不能满足函数计算的要求,或者类型不符,应设计异常处理机制提示哪个地方出现错误; (2)内部处理过程 包括具体的内部处理步骤,与该函数要完成...
powerful <-function(x) { return(list(x2=x*x, x3=x*x*x, x4=x*x*x*x)); } print("Showing powers of 3 --");print(powerful(3)); # In R, the last expression in a function is, by default, what is # returned. So you could equally just say: powerful <-function(x) {list(x...
alcohol = function(texVal, numVal){ if(is.na(texVal)) return(NA) else if(texVal == "NO") return("NO") else if(is.na(numVal)) return("amount Unknown") else return(numVal) } mapply(alcohol, Alco$AlcoholDrunk, Alco$AmountDrunk) 补充:不建议使用很难理解的 mapply,以上示例均可以改用...
attach(list) //直接引用其中变量 d$ unlist(l) //转换成向量 lapply(list,function) //返回list的运算 sapply(list,function) //返回向量或矩阵 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. (2) 具体实现 a <-2 b <-'Heloo' c <-c(1:4) d <-list(a,b,c,d) d[[2]] //[1] "Heloo" d <-list(a...
DNAseq<-function(seq="ATGCATGCATGCATGCATGC"){me<-list(seq=seq,length=nchar(seq))# Set the namefortheclassclass(me)<-append(class(me),"DNAseq")return(me)} 类的实例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >seq1<-DNAseq()>seq1 ...
> mode <- function(x){ + return(as.numeric(names(table(x))[table(x) == max(table(x))])) + } > mode(c(1,2,2,2,3,3,6,6)) [1] 2 1. 2. 3. 4. 5. source函数 source()函数可以实现加载外部函数的功能。 如果我们编写了自定义的函数,但是想要使用的话,每一次都需要重新写出函数...
Function与循环函数结合的实践案例 如果是单个输出,直接用1.3方法即可 如果有很多输出项目,那么需要return(终止运算,并输出return中的项目)最终输出的项目 R中默认的情况是将最后一句作为返回值。 1.1 return&list组合 return和list的组合输出结果比较合理。(来自R语言︱噪声数据处理、数据分组——分箱法(离散化、等级化...
funs=function(x){f=xJ=(2*x^3-4*x^2+3*x-6)/(6*x^2-8*x+3)list(f=f,J=J);}#Newton迭代法Newtons=function(fun,x,ep=1e-5,it_max=1000){index=0;k=1while(k<=it_max){norm=abs(fun(x)$J)x=x-fun(x)$Jif(norm<ep){index=1;break}k=k+1}list(root=x,it=k,index=index...
>my_f=function(x){x+1;x*3}>my_f(3)[1]9 如果需要指定,可以使用return(y)的方式在函数体的任何位置退出函数并返回y的值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >my_f=function(x){return(x+5);print("This won't be printed")}>my_f(5)[1]10 ...
df1 <- apply(mydata, 2, function(x){(x-mean(x))/sd(x)})df2 <- apply(mydata, 2, function(x){x/max(x)})df3 <- apply(mydata, 2, function(x){(x – mean(x))/mad(x)}) PS:可以使用scale()函数来将变量标准化到均值为0和标准差为1的...