R语言实际上是函数的荟萃，用户可以利用base，stats等包中的根基函数，也可以本身编写函数完成必然的成果。可是初学者往往认为编写R函数十分坚苦，可能难以领略。这里对如何编写R函数举办扼要的先容。
函数是对一些措施语句的封装。换句话说，编写函数，可以淘汰人们对反复代码书写，从而让R剧本措施更为简捷，高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的成果。譬喻，求尺度差sd,求平均值，求生物多样性指数等。R数据阐明，就是依靠挪用各类函数来完成的。可是编写函数也不是垂手可得就能完成的，需要首先颠末大量的编程练习。出格是对R中数据的范例，逻辑鉴别、下标、轮回等内容有必然相识之后，才好开始编写函数。
对付初学者来说，较好的要领就是研究现有的R函数。因为R措施包都是开源的，所有代码可见。研究现有的R函数可以或许使编程程度迅速提高。
R函数无需首先声明变量的范例，大部门环境下不需要举办初始化。一个完整的R函数，需要包罗函数名称，函数声明，函数参数以及函数体几部门。
1.
函数名称，即要编写的函数名称，这一名称就作为未来挪用R函数的依据。
2. 函数声明，包罗 <- function,
即声明该工具的范例为函数。
3.
函数参数，这里是输入的数据，函数参数是一个虚拟出来的一个工具。函数参数所便是的数据，就是在函数体内部将要处理惩罚的值，可能对应的数据范例。
函数体内部的措施语句举办数据处理惩罚，就是对参数的值举办处理惩罚 ，这种处理惩罚只在挪用函数的时候才会产生。函数的参数可以有多种范例。R
help的界面临每个函数，及其参数的意义及所需的数据范例都举办了说明。
4. 函数体
经常包罗三部门.
（1）.
异常处理惩罚
输入的数据不能满意函数计较的要求，可能范例不符， 这时候必然要设计相应的机制汇报用户，输入的数据在什么处所有错误。
错误又分为两种。
第一种， 假如输入的数据错误不是很严重，可以颠末转换，变为切合处理惩罚要求的数据时，
此时只需要给用户一个提醒，奉告数据范例不符，可是函数自己已经 举办了相应的转换。
第二种，数据完全不切合要求，这种环境下，就
要终止函数的运行，而奉告因为什么，函数不能运行。这样，用户在 利用函数的环境先才不至于茫然。
（2）.
运算进程
包罗详细的运算步调。 运算进程和该函数要完成的成果有关。
R运算进程中，应该只管淘汰轮回的利用，出格是嵌套轮回。R提供了
apply，replicate等一系列函数，来取代轮回，应该只管应用这些函数， 提高效率。 假如在R中实在太慢，那么焦点部门只能依靠C可能Fortran
等语言编写，然后再用R挪用这些编译好的模块，到达更高的效率。
运算进程中，需要大量用到if等条件作为判此外尺度。if和while都是需要数据TRUE/FALSE这样的逻辑范例变量，这就意味着，if内部，往往是对条件的鉴别，譬喻
is.na, is.matrix, is.numeric等等，可能对巨细的较量，如，if(x > 0)， if(x == 1)，
if(length(x)==
3)等等。if后头，假如是1行，则花括号可以省略，不然就必需要将所有的语句都放在花括号中。这和轮回是一致的。
例子1
##
if与条件判定
fun.test <- function(a, b, method = “add”){
if(method == “add”) { ## 假如if可能for/while；
res <- a + b
## 等后头的语句只有一行，则无需利用花括号。
}
if(method ==
“subtract”){
res <- a – b
}
return(res) ## 返回值
}
### 检讨功效
fun.test(a = 10, b
= 8, method = “add”)
fun.test(a = 10, b = 8, method =
“substract”)
for轮回有些时候是必需要用到的，for轮回内部，往往需要用下标，会见数据内的必然元素，譬喻向量内的元素，这时候用方括号暗示。一维的数据组合，可能数组，经常称为向量。二维的数据组合，往往称为矩阵，可能数据框。详细的会见方法主要是方括号内部有没有逗号的区别。for轮回可能while轮回有时候让人以为较量狐疑，大概需要专门的时间举办讲授。
例2
###
for轮回与算法
test.sum <- function(x)
{
res <-
0 ### 配置初始值，在第一次轮回的时候利用
for(i in
1:length(x)){
res <- res + x[i] ##
这部门是算法的焦点，
##老是总右面开始计较，功效存到左边的工具
}
return(res)
}
### 检讨函数
a <-
c(1,2,1,6,1,8,9,8)
test.sum(a)
sum(a)
无论是什么样的函数，算法才是最要害的。往往需要巧妙得设计较法，让函数快捷高效。
（3）.
返回值。
返回值就是函数给出的功效。打个例如，编写一个函数，就像本身攒一个呆板，譬喻此刻攒好
一台豆乳机，该豆乳秘密求输入大豆，输入的大豆就是参数， 返回的功效，就是豆乳。假如该豆乳机需要不断地输入大豆，
而不能产出豆乳，这样的呆板就必然会被扔掉。函数也是一样的， 需要给出返回值。
R中默认的环境是将最后一句作为返回值。可是为了函数的可读性起见，应该只管指名返回值。返回值用return()函数给出。
函数在内部处理惩罚进程中，一旦碰着return()，就会终止运行，
将return()内的数据作为函数处理惩罚的功效给出。
下面举例说明R函数的编写要领。
例3 计较尺度差
sd2
<- function(x)
{
# 异常处理惩罚，当输入的数据不是数值范例时报错
if(!is.numeric(x)){
stop(“the input data
must be numeric!\n”)
}
# 异常处理惩罚，当仅输入一个数据的时候，奉告不能计较尺度差
if(length(x) ==
1){
stop(“can not compute sd for one
number,
a numeric vector required.\n”)
}
## 初始化一个姑且向量，生存轮回的功效，
## 求每个值与平均值的平方
x2 <-
c()
## 求该向量的平均值
meanx <- mean(x)
## 轮回
for(i in 1:length(x)){
xn <- x[i] – meanx
x2[i] <- xn^2
}
## 求总平方和
sum2
<- sum(x2)
# 计较尺度差
sd <-
sqrt(sum2/(length(x)-1))
# 返回值
return(sd)
}
## 措施的检讨
##
正常的环境
sd2(c(2,6,4,9,12))
## 一个数值的环境
sd2(3)
##
输入数据不为数值范例时
sd2(c(“1”,
“2”))
这样，一个完整的函数就编写完成了。虽然，实际环境下，函数往往更为巨大，大概要上百行。可是好的编程人员往往将巨大的函数编写成小的函数。以便于措施的修改和维护，纵然个中呈现错误，也很好修改。
再有就是编写R函数时必然要留意缩进，编辑器用Notepad++,
TinnR, Rstudio等，同时用等距字体（如Consolas, Courier new等）和语法高亮显示。这样便于快速寻找到个中的错误。
