R语言函数化学习笔记4

条件语句和循环语句

当你说话时候用到了如果，此时条件出现了

举个条件函数的例子

sign_t<-function(x){
  if(x>0){
    return(1)
  }else if(x<0){
    return(-1)
  }else{
    return(0)
  }
}
sign_t(5)
#[1] 1

这是简单问题，复杂的问题，不行就把需求写下来，计算机语言不过就是傻瓜式的执行你要做的事情，本来是用来减少重复操作的，语言都一样，星星你要加油喽，把之前没学过的补回来

泛化的结构

if （condition1）{
   express1
} else if （condition2）{
   express2
} else if （condition3）{
   express3
}...
}else (condition final){
  express final
}
}

x写一个成绩的小的demo

> grade<-function(name,score){
+   if (score<70){
+     return("D")
+   }else if (score>=70&&score<80){
+     return("C")
+   }else if (score>=80&&score<90){
+     return("B")
+   }else {
+     return("A")
+   }
+ }
>  grade(89)
[1] "B"
> 

另一个小demo
namegrade<-function(name,score){
+ grade<-
+   if (score<70) "D"
+   else if (score>=70&&score<80) "C"
+
+   else if (score>=80&&score<90)  "B"
+
+   else "A"
+
+   cat("the grade of",name,"is",grade)
+ }
>  namegrade("jhon",89)
the grade of jhon is B

再来一个
gradename<-function(name,score){
   if (score<70){
     grade<-"D"
     cat("what a pity!\n")
   }else if (score>=70&&score<80){
     grade<-"C"
   }else if (score>=80&&score<90) {
     grade<-"B"
   }else{
     grade<-"A"
     cat("good\n")
   }
   cat("the grade of",name,"is",grade)
 }
 gradename("xing",90)
##good
the grade of xing is A

因为if的本质是一个原函数，它的返回值就是满足条件分支表达式的值，所以这个表达式也可以作为内联函数

 sign_1<-function(x){
+    if (x>0) 1 else if (x<0) -1 else 0
+  }
>  sign_1(5)
[1] 1
>

ifelse

这个函数接受一个逻辑向量作为判定条件，并且返回一个向量，对于逻辑判定条件内的每一个元素，若是true，则选择第2个参数yes中所对应的元素，若是FALSE

,则选择第3个参数no中对应的元素

小demo

  ifelse(c(TRUE,FALSE,FALSE),c(1,2,3),c(4,5,6))
[1] 1 5 6

switch 略

循环表达式

官方解释：

循环（或者迭代）通过迭代一个向量（for）或检查某个条件是否被违背（while）来重复执行某个表达式

若只是在输入值上做一些改变，而要重复执行同样的任务，目的是为了减少冗余代码

使用for循环

for循环通过迭代一个给定向量或者列表，重复执行某个表达式

语法格式

for (var in vector){
    expr
}
var 遍历vector中的各个元素的值，expr，被反复迭代执行，如果vector中有n个元素，那这个表达式等价于
var<-vector[[1]]
expr
var<-vector[[2]]
expr
var<-vector[[3]]
expr

来个小demo
```{r}
>  for (i in 1:3){
+    cat("the value of i is ",i,"\n")
+  }
the value of i is  1
the value of i is  2
the value of i is  3

当然啦，迭代可以作用于所有类型的向量，不仅仅是数值型的向量

for (word in c("hello","new","world")){
   cat("the word is",word,"\n")
 }

或者是迭代一个列表

>  loop_list<-list(
+    a=c(1,2,3),
+    b=c("a","b","c","d"))
>  for (item in loop_list){
+    cat("item:\n lenhth:",length(item),"\n class:",class(item),"\n")
+  }
item:
 lenhth: 3
 class: numeric
item:
 lenhth: 4
 class: character

在迭代一个数据框的时候可以看成一个列表，但是注意数据框的列（元素）长度要一致，默认迭代的话是按照列执行的

来个小demo

>  df<-data.frame(
+    x=c(1,2,3),
+    y=c("a","b","c"),
+    stringsAsFactors = FALSE)
>  for (col in df){
+    str(col)
+  }
 num [1:3] 1 2 3
 chr [1:3] "a" "b" "c"

后面可以学一下apply函数，map，要比for好使

有时候可以利用循环外的变量来记录迭代状态或累积过程，比如求100内的和

> s<-0
> for(i in 1:100){
+   s<-s+i
+ }
> s
[1] 5050

简单的模拟一下随机游走的过程

> set.seed(123)
> x<-numeric(1000)
> for (t in 1:(length(x)-1)){
+   x[[t+1]]<-x[[t]]+rnorm(1,0,0.1)
+ }
> plot(x,type="s",main="Random walk",xlab="t")

有时候 可以中断for循环

> for (i in 1:5){
+   if(i==3) break
+   cat("message",i,"\n")
+ }
message 1
message 2

另外可以使用next函数跳过本次迭代剩余的部分

> for (i in 1:5){
+   if(i==3) next
+   cat("message",i,"\n")
+ }
message 1
message 2
message 4
message 5

循环嵌套

俩for循环套一起，常见应用，乘法口诀表

> for(i in 1:9){
+   for(j in 1:9){
+     cat("i*j=",i*j,"\n")
+   }
+
+ }
i*j= 1
i*j= 2
i*j= 3
i*j= 4
i*j= 5
i*j= 6
i*j= 7
i*j= 8
i*j= 9
i*j= 2
i*j= 4
i*j= 6
i*j= 8
i*j= 10
i*j= 12
i*j= 14
i*j= 16
i*j= 18
i*j= 3
i*j= 6
i*j= 9
i*j= 12
i*j= 15
i*j= 18
i*j= 21
i*j= 24
i*j= 27
i*j= 4
i*j= 8
i*j= 12
i*j= 16
i*j= 20
i*j= 24
i*j= 28
i*j= 32
i*j= 36
i*j= 5
i*j= 10
i*j= 15
i*j= 20
i*j= 25
i*j= 30
i*j= 35
i*j= 40
i*j= 45
i*j= 6
i*j= 12
i*j= 18
i*j= 24
i*j= 30
i*j= 36
i*j= 42
i*j= 48
i*j= 54
i*j= 7
i*j= 14
i*j= 21
i*j= 28
i*j= 35
i*j= 42
i*j= 49
i*j= 56
i*j= 63
i*j= 8
i*j= 16
i*j= 24
i*j= 32
i*j= 40
i*j= 48
i*j= 56
i*j= 64
i*j= 72
i*j= 9
i*j= 18
i*j= 27
i*j= 36
i*j= 45
i*j= 54
i*j= 63
i*j= 72
i*j= 81
咋这么奇怪？？？

for循环虽然很好用，但是应该优先考虑内置函数，比如lapply等

while循环 略

notes：

在循环中：

break语句是跳出循环不再往后执行了，

next语句是跳出本次循环，进行下一次的迭代

这俩直接用就可以了，不用加（）