R语言的一个加法函数使用介绍

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我是靠谱客的博主长情魔镜，最近开发中收集的这篇文章主要介绍R语言的一个加法函数使用介绍，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

## R语言中的加法函数
add4 <- function(x, y) {
 x + y 
}

一个复杂一些的R语言程序

## R语言程序
add2 <- function(x, y) {
 x + y
}

above10 <- function(x) {
 use <- x > 10
 x[use]
}

above <- function(x, n) {
 use <- x>n
 x[use]
}

columnmean <- function(y) {
 nc <- ncol(y) ##列数
 means <-numeric(nc) ##零向量 1 * nc 
 for(i in 1:nc) {
 means[i] <- mean(y[, i], na.rm = removeNA)
 } ##for
 means
}

补充：R语言常用函数总结大全

今天把R常用函数大体汇总了一下，其中包括一般数学函数，统计函数，概率函数，字符处理函数，以及一些其他函数；

1. 数学函数

函数	作用
abs()	绝对值
sqrt()	平方根
ceiling(x)	不小于x的最小整数
floor(x)	不大于x的最大整数
round(x, digits=n)	将x舍入为指定位的小数
signif(x, digits=n)	将X舍入为指定的有效数字位数

2. 统计函数

函数	作用
mean(x)	平均值
median(x)	中位数
sd(x)	标准差
var(x)	方差
quantile(x, probs)	求分位数，x为待求分位数的数值型向量，probs是一个由[0，1]的概率值组成的数值型向量
range(x)	求值域
sum(x)	求和
min(x)	求最小值
max(x)	求最大值
scale(x, center=TRUE,scale=TRUE)	以数据对象x按列进行中心化或标准化，center=TRUE表示数据中心化，scale=TRUE表示数据标准化
diff(x, lag=n)	滞后差分，lag用以指定滞后几项，默认为1
difftime(time1,time2,units=c(“auto”,”secs”,”mins”,”hours”,”days”,”weeks”))	计算时间间隔，并以星期，天，时，分，秒来表示

3. 概率函数

分布名称	缩写
beta分布	beta
二项分布	binom
柯西分布	Cauchy
卡方分布	chisp
指数分布	exp
F分布	f
gamma分布	gamma
几何分布	geom
超几何分布	hyper
对数正态分布	lnorm
logistics分布	logis
多项分布	multinom
负二项分布	nbinom
正态分布	norm
泊松分布	pois
Wilcoxon分布	signrank
t分布	t
均匀分布	unif
weibull分布	weibull
Wilcoxon秩和分布	Wilcox

在R中，函数函数行如：[x][function]。其中x表示指分布的某一方面，function表示分布名称的缩写。

d->密度函数(density)

p->分布函数(distribution function)

q->分位数函数（quantile function）

r->生成随机数函数

4. 字符处理函数

函数	作用
nchar	计算字符数量
substr(x,start,stop)	提取或替换一个字符向量中的字串
grep()	正则表达式函数，用于查找。
sub()	正则表达式函数,用于替换
strsplit(x,split,fixed=FALSE)	在splits处分隔字符向量x中的元素
paste( )	连接字符串，sep为分隔符
toupper( )	小写字母转大写
tolower( )	大写字母转小写

5. 其他实用函数

函数	作用
length(x)	获取对象x的长度
seq(fom,to,by)	生成一个从from到to间隔为by的序列
rep(x,n)	将x重复n遍
cut(x,n)	将x分隔为有着N个水平的因子
pretty(x,n)	创建分割点，将x分隔成n个区间
cat(x,file,append)	连接x对象，并将其输出到屏幕或文件中。
rownames()	修改行数据框行变量名
colnames	修改行数据框列变量名
cbind	根据列进行合并，前提是所有数据行数相等。
rbind	根据行进行合并，要求所有数据列数是相同的才能用rbind.
runif(n, min, max )	生成n个大于min，小于max的随机数
rnorm(n, mean, sd )	生成n个平均数为mean，标准差为sd的随机数