We used the input values 5 and 3 and our function returned the value 8 (i.e. 5 + 3 = 8).Looks good!However, is the return command really needed? That’s what you will learn in the next example.Example 2: R Function without returnLet’s delete the return command from our function...
在R语言中,return()函数用于从一个函数中返回一个值。它的语法为: return(value) 复制代码 其中,value是要返回的值。当R函数执行到return()语句时,它会立即停止执行,并返回value的值。 下面是一个简单的示例,演示了如何在函数中使用return()函数: my_func <- function(a, b) { result <- a + b if (...
let o = {x : 4, square : function(x){ return x*x; }} o.square(o.x); //16 let a = [function(x){ return x*x; }, 'hello', 4] a[0](a[2]) //16 //函数作为参数传入其他的函数 function add(x, y){ return x+y; } function multiply(x, y){ return x*y; } function ...
# FUNCTIONS -- square <-function(x) { return(x*x) } cat("The square of 3 is ",square(3),"\n") # default value of the arg is set to 5. cube <-function(x=5) { return(x*x*x); } cat("Calling cube with 2 : ",cube(2),"\n")# will give 2^3 cat("Calling cube : ...
square <-function(x) { return(x*x) } cat("The square of 3 is ",square(3),"\n") # default value of the arg is set to 5. cube <-function(x=5) { return(x*x*x); } cat("Calling cube with 2 : ",cube(2),"\n")# will give 2^3 ...
result <- function_name(value1, value2, ...) 复制代码 其中function_name 是函数的名称,value1, value2, ... 是函数的参数的具体值,result 是函数执行后的结果。 举个例子,定义一个简单的函数来计算两个数的和: add_numbers <- function(x, y) { result <- x + y return(result) } 复制代码 ...
square <- function(x) { return(x*x)} cat("The square of 3 is ", square(3), "\n")# default value of the arg is set to 5.cube <- function(x=5) { return(x*x*x);} cat("Calling cube with 2 : ", cube(2), "\n") # will give 2^3 cat("Calling cube : ", cu...
函数名 <- function(数据,参数1= 默认值,…) { 异常处理; 表达式(循环/判别); return(返回值); } 函数内部也可用#添加注释 总结 R是开源的统计绘图软件,也是一种脚本语言,有大量的程序包可以利用。本文仅仅粗略地介绍了有关R软件的部分使用方法,对于R的深层次的运用,三言两语难以总结。
所以我们可以得到一个很简单的结论就是,map函数就是一个帮助我们批量进行操作的函数,然后map2函数则是我们后面跟着的函数需要提供两个参数,比如说x+y那么显然就需要map2(x,y,function = x+y) 其实简单理解就,单纯的map函数只支持一个变量的函数,而m...
R中的apply函数与function函数 r语言apply函数用法 R语言 apply函数家族详解 1、apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X, MARGIN, FUN, …) X 1. 2. MARGIN 表示矩阵行,2表示矩阵列,也可以是c(1,2)...