Introduksjon til funksjon

Funksjoner er den grunnleggende byggesteinen til ethvert programmeringsspråk. Det hjelper i modulær programmering, det vil si at vi oppretter en blokk med kode (funksjon) og bruker den når det er nødvendig. Opprettelse av funksjon unngår å skrive det samme stykke koden igjen og igjen. I dette emnet skal vi lære om R-programfunksjoner.

En funksjon skal være

  • skrevet for å utføre en spesifisert oppgave.
  • kan inkludere argumenter
  • inneholde en kropp
  • kan eller ikke kan returnere en eller flere verdier.

Funksjoner i R

R har mange innebygde funksjoner som brukes til de spesifikke oppgavene

Her noen viktige og ofte brukte funksjoner i Data Science

er listet opp nedenfor

1. middel ()

Det brukes til å finne middelet for objektet.

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

Produksjon:

(1) 7.916667

2. sd ()

Det returnerer standardavviket til et objekt.

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

Produksjon:

(1) 10.58694

3. median ()

Det returnerer median.

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

Produksjon:

(1) 5.5

4. sum ()

Den returnerer summen.

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

Produksjon:

(1) 95

5. min ()

Den returnerer minimumsverdi.

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

Produksjon:

(1) 0

6. maks ()

Den returnerer maksimal verdi.

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

Produksjon:

(1) 40

7. er.na ()

Den returnerer de tomme radene.

Utgangen er enten SANN ELLER FALSK.

Sann for tomme rader og Falske for ikke-fritakede.

  • som (is.na ()) - Det returnerer indeksen for de tomme radene.
  • hjelp () - brukes til å vise dokumentasjon av moduler, funksjoner, klasser, nøkkelord, etc.

Det er mange andre innebygde funksjoner som kan brukes ved å importere respektive biblioteker.

Bortsett fra disse innebygde funksjonene, kan vi lage våre egne funksjoner etter behov.

Lage våre egne funksjoner

Her er formatet for å skrive vår egen funksjon:

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

Her forklarer jeg hver komponent i denne brukerdefinerte funksjonen.

1. Funksjonsnavn

Vi kan gi hvilket som helst navn til vår funksjon, men vi bestemmer funksjonsnavnet basert på

Funksjonalitet, dvs. typen operasjon den utfører.

For eksempel, hvis vi lager en funksjon for å beregne summen av 2 tall da

Det er bedre å gi navnet “Sum” til den funksjonen.

2. Funksjonens kropp

Vi skriver trinnene for å utføre visse operasjoner. Disse trinnene kalles funksjonen. Koden til funksjonen er lukket under krøllete seler ().

For eksempel

Anta at vi må beregne summen av to tall:

Da vil funksjonen være:

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

De markerte linjene betegnes som hoveddelen av funksjonen.

Nå har vi kommet over noen få nye termer som retur (), og etter navnet på funksjonen har vi passert to verdier x, y disse blir betegnet som parametere. Jeg vil forklare disse vilkårene i detaljer:

Først, parametere: Dette er variablene vi utfører operasjonen definert i funksjonen.

For det andre, retur (): Inne i funksjonen har vi en retur () som får vår funksjon til å gå ut og levere tilbake verdien til den som ringer.

Viktigheten av å bygge funksjonen

Det er veldig vanskelig å forstå det store koden. Det er nødvendig å tenke ut en ny måte å bryte den store monolittiske koden i mindre lesbar kode, dvs. (Funksjon)

På grunn av bruken av funksjon, ble det en bedre måte å modularisere. Funksjonen er bare en annen måte å gruppere eksekveringslinjen med koder i en del og gi den navnet. Navnet hjelper oss til å kalle det slik du kan ringe meg hvis du kjenner navnet mitt.

Som vi har sett, er det flere innebygde funksjoner i R, som gjør vår

Jobber lettere, vi må bare importere bibliotekene og kan bruke funksjonene

tilgjengelig i disse bibliotekene.

Konklusjon - R-programfunksjoner

Den primære bruken av R er og vil alltid være statistikk, visualisering og maskinlæring, noe som krever mange beregninger og visualiseringer, noe som betyr at vi vil kreve mange funksjoner. Få statistiske beregninger som gjennomsnitt, median, standardavvik osv. Er påkrevd i nesten alle Data Science-prosjekter. Derfor har vi mange innebygde biblioteker som består av mange funksjoner som brukes ofte. Hvis vi trenger ny funksjonalitet som skal implementeres, kan vi lage våre egne funksjoner.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til R-programfunksjoner. Her diskuterer vi noen viktige og ofte brukte funksjoner i R Program og formatet for å skrive vår egen funksjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. R Programmeringsspråk
  2. R-programmering vs Python
  3. Karrierer i R-programmering
  4. R Programming Tutorial Online
  5. Eksempler på innebygde Python-funksjoner

Kategori:

Stor Data