Hướng dẫn cơ bản về hàm trong R
Xin chào các bạn muốn trở thành lập trình viên R! Hôm nay, chúng ta sẽ bắt đầu một hành trình thú vị vào thế giới của các hàm trong R. Như một giáo viên máy tính gần gũi của bạn, tôi sẽ hướng dẫn bạn qua khái niệm cơ bản này sẽ cách mạng hóa cách bạn viết mã. Vậy, hãy chuẩn bị hành trang ảo của bạn và cùng nhau khám phá nhé!
什么是函数？
Trước khi chúng ta đi vào chi tiết, hãy bắt đầu với một ví dụ đơn giản. Hãy tưởng tượng bạn đang làm sandwich. Bạn không phải mỗi lần lại làm mới quy trình, phải không? Bạn làm theo một这套 bước: lấy bánh mì, thêm nguyên liệu, gập lại. Trong lập trình, các hàm giống như quy trình làm sandwich của bạn - một bộ hướng dẫn có thể tái sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
Định nghĩa hàm
Trong R, một hàm là một khối mã tổ chức, có thể tái sử dụng để thực hiện một hành động liên quan duy nhất. Nó giống như một mini chương trình trong chương trình của bạn. Các hàm giúp bạn chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.
Các thành phần của hàm
Hãy phân tích cấu tạo của một hàm:
- Tên hàm: Đây là tên bạn gọi khi bạn muốn sử dụng hàm.
- Các đối số: Các đầu vào mà hàm cần để thực hiện công việc của nó.
- Thân hàm: Thực tế mã thực hiện công việc.
- Giá trị trả về: Đầu ra của hàm.
Dưới đây là một ví dụ đơn giản:
greet <- function(name) {
greeting <- paste("Hello,", name, "!")
return(greeting)
}Trong ví dụ này:
-
greetlà tên hàm -
namelà đối số - Mọi thứ giữa dấu
{}là thân hàm -
return(greeting)xác định giá trị trả về
Các hàm内置
R cung cấp một kho báu các hàm内置. Đây là các hàm sẵn sàng để bạn sử dụng ngay lập tức. Hãy xem xét một số hàm phổ biến:
# Các hàm toán học
sum(1, 2, 3, 4, 5) # Cộng số
mean(c(10, 20, 30)) # Tính trung bình
# Các hàm xử lý chuỗi
toupper("hello world") # Chuyển đổi thành chữ hoa
nchar("R is awesome") # Đếm ký tự
# Các hàm thống kê
sd(c(1, 2, 3, 4, 5)) # Tính độ lệch chuẩnDưới đây là bảng một số hàm hữu ích:
| Hàm | Mô tả | Ví dụ |
|---|---|---|
| sum() | Cộng số | sum(1, 2, 3) |
| mean() | Tính trung bình | mean(c(10, 20, 30)) |
| max() | Tìm giá trị lớn nhất | max(5, 10, 15) |
| min() | Tìm giá trị nhỏ nhất | min(5, 10, 15) |
| length() | Đếm phần tử | length(c("a", "b", "c")) |
| paste() | Nối chuỗi | paste("Hello", "World") |
Các hàm do người dùng định nghĩa
Trong khi các hàm内置 rất tốt, nhưng phép thuật thực sự xảy ra khi bạn tạo ra chính mình! Hãy tạo một hàm tính diện tích của một hình chữ nhật:
calculate_rectangle_area <- function(length, width) {
area <- length * width
return(area)
}
# Sử dụng hàm của chúng ta
room_area <- calculate_rectangle_area(5, 4)
print(paste("Diện tích của phòng là", room_area, "đơn vị vuông."))Hàm này nhận hai đối số (chiều dài và rộng), nhân chúng với nhau và trả về kết quả. Nó giống như có một trợ lý hình học riêng của bạn!
Gọi hàm
Gọi hàm giống như yêu cầu bạn Sandwich-making friend làm sandwich cho bạn. Bạn cung cấp các nguyên liệu cần thiết (đối số), và họ sẽ trả lại cho bạn một sandwich ngon lành (giá trị trả về).
Dưới đây là cách chúng ta gọi hàm calculate_rectangle_area:
living_room <- calculate_rectangle_area(6, 8)
bedroom <- calculate_rectangle_area(4, 5)
print(paste("Diện tích phòng khách:", living_room))
print(paste("Diện tích phòng ngủ:", bedroom))Đánh giá 느怠 của hàm
Đây là một sự thật thú vị: R có phần "lười biếng" (chúng ta đều có phần lười biếng lúc nào đó phải không?). Nó sử dụng cái gọi là "đánh giá 느怠" cho các đối số của hàm. Điều này có nghĩa là R chỉ đánh giá các đối số khi chúng thực sự được sử dụng trong hàm.
Hãy xem điều này trong hành động:
lazy_function <- function(x, y) {
print("Tôi đang làm việc!")
return(x)
}
result <- lazy_function(5, stop("Điều này sẽ không chạy!"))
print(result)Trong ví dụ này, mặc dù chúng ta đang truyền một hàm gây lỗi stop() như đối số thứ hai, hàm của chúng ta vẫn chạy mà không có vấn đề vì nó không bao giờ sử dụng đối số này!
Kết luận
Các hàm là những khối xây dựng của lập trình R hiệu quả. Chúng giúp bạn viết mã sạch sẽ, tổ chức hơn và có thể tái sử dụng. Nhớ rằng, thực hành làm nên完美! Hãy thử tạo ra các hàm của riêng bạn để giải quyết các vấn đề bạn gặp phải trong hành trình phân tích dữ liệu của bạn.
Khi chúng ta kết thúc, đây là một chút hài hước lập trình: Tại sao hàm lại đi trị liệu? Nó có quá nhiều vấn đề với phạm vi của cha mẹ! ?
Tiếp tục mã hóa, tiếp tục học hỏi, và nhớ - trong thế giới của R, bạn chỉ bị giới hạn bởi tưởng tượng của bạn (và có lẽ là bộ nhớ của máy tính của bạn)!
Credits: Image by storyset