ch9.Rmd

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title: "自訂函數"
author: "郭耀仁"
date: "`r Sys.Date()`"
output: slidy_presentation
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, results = 'hide', warning = FALSE)
```

## 為何要自訂函數

- R 語言本質上是一個函數型語言
    
> Everything that happens is a function call
> By [John Chambers](https://en.wikipedia.org/wiki/John_Chambers_(statistician))

- 自訂函數的外觀：

```{r}
function.name <- function(input_1, input_2, params_1, params_2, ...) {
  # 一些描述
  return() #把輸出回傳
}
```

## 自訂一個函數

- $y = x^2$

```{r}
# 宣告函數
squared <- function(x) {
  return(x^2)
}

# 呼叫函數
squared(5)
```

## 自訂函數

- 練習建立一個 `circle.calculate()` 函數
- 這個函數可以依照參數決定要計算圓面積或者圓周長

```{r}
# 宣告 circle.calculate() 函數
circle.calculate <- function(radius, area_cal=TRUE) {
  circle_area <- pi * radius^2
  circle_circum <- 2 * pi * radius
  if (area_cal == TRUE) {
    return(circle_area)
  } else {
    return(circle_circum)
  }
}
# 呼叫 circle.calculate 函數
circle.calculate(3) # 預設計算圓面積
circle.calculate(area_cal = FALSE, radius = 3) # 計算圓周
```

## 自訂函數（2）

- 練習把 `length()` 函數實作出來

```{r}
# 宣告 my.length() 函數
my.length <- function(input_vector) {
  count <- 0
  for (i in input_vector) {
    count <- count + 1
  }
  return(count)
}

# 產出 inputs
my_vector <- 1:10
another_vector <- 1:100

# 呼叫函數
my.length(my_vector)
my.length(another_vector)
```

## 自訂函數（3）

- 練習把 `sum()` 函數實作出來

```{r}
# 宣告 my.sum() 函數
my.sum <- function(input_vector) {
  my_sum <- 0
  for (i in input_vector) {
    my_sum <- my_sum + i
  }
  return(my_sum)
}

# 產出 inputs
my_vector <- 1:10
another_vector <- 1:100

# 呼叫函數
my.sum(my_vector)
my.sum(another_vector)
```

## 自訂函數（4）

- 整合課堂教的 `my.sum()` 與 `my.length` 把 `mean()` 函數實作出來

$$平均數 = \frac{總和}{個數}$$

## 自訂函數（5）

- 練習實作 $n!$ 階乘函數 `my_factorial()`

## 自訂函數（6）

- 練習實作判斷輸入是否為質數的函數 `is_prime()`

## 自訂函數（7）

- 接續上一個練習，讓使用者輸入兩個數字，`count_primes()` 函數會算出這兩個數字之間有幾個質數（包含輸入的兩個數字）？

## 自訂函數（8）

- 練習實作 Fibonacci 數列產生器的函數 `fib_generator()`，使用者需要輸入數列的長度、與起始的兩個數字

## 自訂函數（9）

- 練習把 `sort()` 函數實作出來（Ascending Exchange Sort）

```{r}
# 宣告 exchange.sort.asc() 函數
exchange.sort.asc <- function(input_vector) {
  input_vector_clone <- input_vector
  vector_length <- length(input_vector)
  for (i in 1:(vector_length - 1)) {
    for (j in (i + 1):vector_length) {
      if (input_vector[i] > input_vector[j]) {
        temp <- input_vector[i]
        input_vector[i] <- input_vector[j]
        input_vector[j] <- temp
      }
    }
  }
  return(input_vector)
}

# 產出一組隨機向量
unsorted_vector <- round(runif(10) * 100)

# 對該隨機向量做遞增排序
exchange.sort.asc(unsorted_vector)
```

## 自訂函數（10）

- 練習把 `sort()` 函數衍伸為可以指定 asc 或 desc

## 例外處理

- 當使用者輸入不符合函數的預期時？

```{r error = TRUE}
squared <- function(x) {
  return(x**2)
}
squared("Tony")
```

## 例外處理（2）

- 使用 `tryCatch()` 來進行例外處理

```{r}
squared <- function(x) {
  tryCatch({
    return(x**2)
      },
      error = function(e) {
      print("請輸入數值。")
      }
  )
}
squared('Tony')
```

## 期中作業

- 把 `sd()` 函數實作出來：`my_sd()`

$$s = \sqrt{\frac{1}{N-1}\displaystyle\sum_{i=1}^{N}(x_i - \bar{x})^2}$$