Introduzione alla funzione

Le funzioni sono l'elemento fondamentale di qualsiasi linguaggio di programmazione. Aiuta nella programmazione modulare, ovvero creiamo un blocco di codice (funzione) e lo usiamo ogni volta che è necessario. La creazione della funzione evita di scrivere più volte lo stesso codice. In questo argomento, impareremo le funzioni del programma R.

Una funzione dovrebbe essere

  • scritto per svolgere un compito specifico.
  • può includere o meno argomenti
  • contenere un corpo
  • può o non può restituire uno o più valori.

Funzioni in R

R ha molte funzioni integrate che vengono utilizzate per le attività specifiche

Ecco alcune funzioni importanti e utilizzate di frequente in Data Science

sono elencati di seguito

1. mean ()

Viene utilizzato per trovare la media per l'oggetto.

Ex: a<-c(0:10, 40)
xm<-mean(a)
print(xm)

Produzione:

(1) 7.916667

2. sd ()

Restituisce la deviazione standard di un oggetto.

a<-c(0:10, 40)
xm<-sd(a)
print(xm)

Produzione:

(1) 10.58694

3. mediana ()

Restituisce mediana.

a<-c(0:10, 40)
xm<-meadian(a)
print(xm)

Produzione:

(1) 5.5

4. sum ()

Restituisce la somma.

a<-c(0:10, 40)
xm<-sum(a)
print(xm)

Produzione:

(1) 95

5 minuti()

Restituisce un valore minimo.

a<-c(0:10, 40)
xm<-min(a)
print(xm)

Produzione:

(1) 0

6. max ()

Restituisce il valore massimo.

a<-c(0:10, 40)
xm<-max(a)
print(xm)

Produzione:

(1) 40

7. is.na ()

Restituisce le righe vuote.

L'output è VERO O FALSO.

Vero per file vuote e Falso per file non vuoti.

  • which (is.na ()) - Restituisce l'indice delle righe vuote.
  • help () - utilizzato per visualizzare la documentazione di moduli, funzioni, classi, parole chiave, ecc.

Esistono molte altre funzioni integrate che possono essere utilizzate importando le rispettive librerie.

Oltre a queste funzioni integrate, possiamo creare le nostre funzioni secondo le necessità.

Creare le nostre funzioni

Ecco il formato per scrivere la nostra funzione:

Funtion_name <- function(p)
(
Body
return ()
)

Qui sto spiegando ogni componente di questa funzione definita dall'utente.

1. Nome_funzione

Possiamo dare qualsiasi nome alla nostra funzione ma decidiamo il nome della funzione in base a

Funzionalità, ovvero il tipo di operazione che esegue.

Ad esempio, se stiamo creando una funzione per calcolare la somma di 2 numeri, allora

È meglio dare il nome "Somma" a quella funzione.

2. Corpo della funzione

Scriviamo i passaggi per eseguire determinate operazioni che sono definiti come il corpo della funzione. Il codice della funzione è chiuso tra parentesi graffe ().

Per esempio

Supponiamo di dover calcolare la somma di due numeri:

Quindi il corpo della funzione sarà:

Sum (x, y)
(
a=x
b=y
c = a+b
return (c)
)

Le linee evidenziate sono definite come il corpo della funzione.

Ora, ci siamo imbattuti in alcuni nuovi termini come return () e dopo il nome della funzione, abbiamo passato due valori x, y questi sono definiti come parametri. Spiegherò questi termini in dettaglio:

Primo, Parametri: queste sono le variabili su cui eseguiamo l'operazione definita nella Funzione.

In secondo luogo, return (): all'interno della funzione, abbiamo un return () che fa uscire la nostra funzione e restituisce valore al suo chiamante.

Importanza per costruire la funzione

È molto difficile capire il grosso pezzo di codice. È necessario escogitare un nuovo modo per spezzare il grande codice monolitico in un codice leggibile più piccolo, ovvero (Funzione)

Grazie all'uso della funzione, è diventato un modo migliore per modularizzare. La funzione è solo un altro modo per raggruppare la riga di esecuzione dei codici in un blocco e nominarlo. Il nome ci aiuta a chiamarlo come puoi chiamarmi se conosci il mio nome.

Come abbiamo visto, ci sono diverse funzioni integrate in R, che rendono la nostra

Lavora più facilmente, dobbiamo solo importare le librerie e possiamo usare le funzioni

disponibile in queste librerie.

Conclusione - Funzioni del programma R

Gli usi principali di R sono e saranno sempre le statistiche, la visualizzazione e l'apprendimento automatico, che richiedono molti calcoli e visualizzazioni, il che significa che avremo bisogno di molte funzioni. Pochi calcoli statistici come media, mediana, deviazione standard, ecc. Sono richiesti in quasi tutti i progetti di Data Science ed è per questo che abbiamo molte librerie integrate che consistono in molte funzioni usate frequentemente. Se abbiamo bisogno di nuove funzionalità da implementare, possiamo creare le nostre funzioni.

Articoli consigliati

Questa è una guida alle funzioni del programma R. Qui discutiamo alcune funzioni importanti e usate di frequente in R Programme e il formato per scrivere la nostra funzione. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -

  1. R Linguaggio di programmazione
  2. R Programmazione vs Python
  3. Carriere nella programmazione R
  4. R Tutorial di programmazione online
  5. Esempi di funzioni integrate di Python

Categoria:

Big Data