R for Data Science（十二）

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R for Data Science（十二）

接着我们进入该书的第三大章节

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编写函数（一）

一直觉得编程能力好的人都会写函数，我对R语言写函数能力比较差，就学了这一章节，拆分如何写函数以及为什么写函数 例如我们看一下这个代码

mark 您可能会困惑这些代码实际上就是归一化每个列的范围从0到1。要编写一个函数，首先需要分析代码。它有多少个输入

mark 此代码只有一个输入:df$a。为了使输入更加清晰，用一般的临时变量来重写代码是一个好主意。在这里，这段代码只需要一个数字向量，所以我将它命名为x

mark 这段代码有些重复。我们计算数据的范围，计算了三次，所以在一步中做是有意义的，我们可以用range函数来代替

mark 接着我可以将它转换为函数

mark 创建新函数有三个关键步骤: 需要为函数选择一个名称。这里我用了rescale01，因为这个函数把一个向量缩放到0到1之间。 您可以将输入或参数列在函数内部的函数中。 函数体里面放置代码。 接着便是用不同的输入来检验代码

mark 现在我们有了一个函数，就可以简化原来的例子了

mark 函数的另一个优点是，如果我们的需求发生变化，我们只需要在一个地方进行更改。例如，我们可能会发现我们的一些变量包含无限值，rescale01()失败了

mark 因为我们已经将代码提取到函数中，所以只需要在一个地方进行修复

mark

代码中重复的次数越多，当事情发生变化时需要记住更新的地方就越多(它们总是会发生变化!)，随着时间的推移，创建bug的可能性也就越大。