对应《学习R》中第六章，学习之后整理。

本章目标

函数

R允许用户自己定义函数，当你的代码中有多次重复的代码块时，定义一个函数可能会更简单易读。

要创建一个自己的函数，首先要了解一下函数的结构，看看他的组成。

> rt
function (n, df, ncp) 
{
    if (missing(ncp)) 
        .Call(C_rt, n, df)
    else rnorm(n, ncp)/sqrt(rchisq(n, df)/df)
}

以上是rt()函数,他的作用是生成基于T分布的随机数。
阅读rt()函数的代码可以看出此函数有三个参数，n代表要生成的随机数的个数，df代表自由度值，ncp代表一个可选的非中心参数。在大括号之间是函数的内部代码，每次调用此函数，就会执行此代码。

在了解函数结构后，我们可以创建属于自己的函数，
如创建一个计算直角三角形斜边长的的函数：

> hypoyenuse <- function(x, y){
  sqrt(x ^ 2 + y ^ 2)
}
> hypoyenuse(3, 4)
[1] 5

调用函数时，输入x，y值的时候如果不命名参数，函数会按位置匹配它们，需要改变的话可以命名参数：

> hypoyenuse(y = 3, x = 4)
[1] 5

如果有需要，可以给参数添加默认值：

> hypoyenuse <- function(x = 3, y = 4){
  sqrt(x ^ 2 + y ^ 2)
}
> hypoyenuse()
[1] 5
> hypoyenuse(5, 12)
[1] 13

即不对函数输入参数时，默认x，y分别为3，4。
当然函数的参数默认值不一定是数字，你甚至可以把R代码放进去。

变量的作用域指的是你可以在哪看到使用变量，当你在函数内部定义一个函数时，该函数下的语句和该函数下的子函数都可以使用这个变量。例如：

f <- function(x){
  y <- 1
  g <- function(x){
    (x + y) / 2 #y是函数f下的参数而不是函数g下的
  }
  g(x)
}

> f(5)
[1] 3

但是如果修改一下把函数g定义的位置更换一下：

> f <- function(x){
+   y <- 1
+   g(x)
+ }
> g <- function(x){
+   (x + y) / 2
+   
+ }
> f(5)
Error in g(x) : object 'y' not found

第一个例子中f函数是g函数的父函数，所以y可以被发现并使用，但是第二个例子中g函数的父环境是全局环境，不包含y所以报错。
所以R寻找变量的顺序就可以总结为：当前环境>父环境>.....>全局环境。

这种搜寻变量的方式很有用，但它也有缺陷：

h <- function(x){
  x * y 
}

这个函数看上去并不能运行，但是当你目前环境中包含了一个y变量时：

> h <- function(x){
+   x * y 
+ }
> y <- 1
> h(5)
[1] 5
> h(y)
[1] 1

所以对于全局变量的使用应该慎重。