#运算符：的返回值是一个向量，也就是一个一位数组
1:6
#屏幕上出现的6个数字并没有保存在计算机内存里
#想要把他们保存下来需要建立R对象
#对象object
die <- 1:6
#如果想查看已经命名了哪些R对象，可以使用ls命令
ls()
#Rstudio的环境面板也可以看到
#掷骰子
#骰子所有面的值随机选择一个
#需要建立一个函数（function）
#函数
#R自带函数round可以实现数字的四舍五入
#factorial函数可以实现阶乘操作
round(3.13145)
factorial(3)
#传递到函数中的数据称为该函数的参数（argument）。
#参数可以是原始数据、R对象、另一个R函数的返回结果
round(3.5)
round(mean(1:6))
round(mean(die))
#R使用函数嵌套时，从最内层的运算开始解析，知道最外层的运算为止
#R首先找到对象die，然后算mean（1:6）；最后四舍五入
#sample(x,size)从向量x中抽取size个元素并返回
sample(x = 1:4, size = 2)
#掷骰子
sample(x = die, size = 1)
#一个R函数可以设置多个参数，只要用逗号将它们隔开
#对数据对象赋值给该函数的哪个参数
#将这个数据对象的名称与参数名用等号连起来
#R用户大都不会指定R函数的第一个参数名称。
sample(die, size = 1)
#args函数可以查看某函数的所有参数名
args(round)
#在调用一个包含多个参数的函数时，从第二个参数或者第三个参数开始，应该写出每个参数的名称
#可放回抽样
#sample函数在抽样时默认使用了不可放回抽样
sample(die, size = 2)
#额外设定参数replace = TRUE
#模拟一对骰子的正确方法
sample(die, size = 2, replace = TRUE)
#可放回抽样是创建独立随机样本的一种简单方法
#如果想要知道两个骰子的总点数
#将模拟结果交给sum函数
#若有一个对象在每次调用时都重新掷一次骰子，需要编写一个自定义的R函数
#编写自定义函数
die <- 1:6
dice <- sample(die, size = 2, replace = TRUE)
sum(dice)
#我们要写一个函数roll(), 每次调用函数roll()，R都会返回两个骰子的总和
#函数构建器
#任何一个函数都包含三个部分：函数名、程序主体、参数集合
my_function <- function(){}
# function的作用是将打括号中的所有代码构建一个函数
# 例如，若要将掷骰子的模拟构成为一个函数
roll <- function(){
die <- 1:6
dice <- sample(die, size = 2, replace = TRUE)
sum(dice)
}
# 请注意大括号内部的每一行代码都做了缩紧操作，R会忽略所有空格和换行符
#左大扩号后，在每一行结束时按回车键就可以调入下一行的编辑
#使用方法很简单，只需要键入这个对象的名称，跟上一对括号即可
roll()
#如果不带括号，R会展示这个函数的代码
#大括号内的内容叫函数的主体
#R会顺序执行该函数的主体中所有代码，并且返回最后一行代码的运行结果
#如果最后一行代码不返回任何值，整个函数也不会返回任何值
#因此在编写函数时应该确保最后一行代码具有明确的返回值
# 参数
# 如果函数中没有定义对象bones，在函数调用过程中就会粗线错误
# 但是如果将这个对象bones作为这个函数的参数名，就可以将bones作为参数传递给sample函数
roll2 <- function(bones) {
dice <- sample(die, size = 2, replace = TRUE)
sum(dice)
}
#我们在使用新函数roll2时，在其后的括号总键入bones作为该函数的参数
#这样我们可以掷不同类型的骰子
#如果不给roll2提供bones的值，那么roll2函数会报错
#避免这种情况，可以给一个初始默认值给bones
#只需要在定义roll2函数时，将bones与相应的默认值用等号连接即可
roll2 <- function(bones = 1:6) {
dice <- sample(die, size = 2, replace = TRUE)
sum(dice)
}
#可以在自定义函数中设置任意数量的参数，只要在function后的括号中列出名称，用逗号隔开
#让这对骰子掷出大点数的概率稍高于掷出小点数的概率
#对骰子进行加权
#首先要确保这对骰子原本是均匀的
#重复（repetition）和可视化（visualization）
library(ggplot2)
#使用c函数创建数值向量，每个数字用逗号隔开
#散点图：描述两个变量之间的关系
#直方图：可视化单一变量的分布情况
#检查骰子有没有被做过手脚
# replicate()可以快速重复运行一段R命令
#replicate(重复运行的次数，想要重复运行的R代码)
replicate(3, 1 + 1)
replicate(10, roll())
#模拟投掷10000次骰子作图
rolls <- replicate(10000, roll())
qplot(rolls,binwidth = 1)
#将两个骰子出现点数为6的概率提高
#其实只需要在sample函数中添加一个新参数就可以实现加权
roll <- function(){
die <- 1:6
dice <- sample(die, size = 2, replace = TRUE,
prob = c(1/8, 1/8, 1/8, 1/8, 1/8, 3/8))
sum(dice)
}