Question

我是在R中创建函数的新手。我正在函数中构建一个算法并注意到一些奇怪的东西。以下是它的简化示例。

我有两个矩阵我想使用函数标量乘法。

A <- matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),nrow=3,ncol=3)
matrix <- matrix(c(0,1,2,0,1,2,0,1,2),nrow=3,ncol=3)

我的功能：

Amatrix <- function(){
    a_matrix <- A*matrix
}

调用该函数：

matrix_2 <- Amatrix()

输出：

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    0    0
[2,]    2    5    8
[3,]    6   12   18

我的问题是，为什么我不需要将“A”和“矩阵”作为我的函数的参数？

假设即使函数不需要参数来按预期工作也是正确的，省略它们是不好的做法吗？

Answer 1

Mongzyy，

为什么我不需要将“A”和“矩阵”作为我的函数的参数？

R等语言支持scope的概念。在给出的示例中，变量A和matrix具有全局范围，因此可以在函数Amatrix中看到。

通常，分配对象时并不重要。分配对象的位置很重要。同样重要的是评估函数时相关环境的状态。值得注意的是when定义了一个函数，它被赋值给一个对象并被视为任何其他变量。

变量范围冲突的示例：

让我们看一个例子：

A <- matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),nrow=3,ncol=3)         # Global Scope
matrix <- matrix(c(0,1,2,0,1,2,0,1,2),nrow=3,ncol=3)    # Global Scope

Amatrix <- function(){
  matrix <- matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),nrow=3,ncol=3)  # Local Scope
  a_matrix <- A*matrix                                  # Global * Local Scope
}

matrix_2 <- Amatrix()                                   # Returns Global*Local result

执行上述程序的结果是什么？

我们观察范围冲突的一个例子。 A具有全球范围函数matrix中的Amatrix被定义为具有局部范围。结果将结合全局A和本地matrix的组合，从而得到以下答案：

> matrix_2
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1   16   49
[2,]    4   25   64
[3,]    9   36   81
>

而不是：

> matrix_2
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    0    0
[2,]    2    5    8
[3,]    6   12   18

假设即使函数不需要参数来按预期工作也是正确的，省略它们是不好的做法吗？

通常，使用全局变量是不好的做法。在某些情况下，您需要全局变量，只需仔细步骤。

主要问题是跟踪全局变量何时以及如何变更以及由谁变更。考虑一下，如果你编写四个函数来访问你的数据，那么最后更新矩阵了吗？很难确切地知道。

如果你要并行运行你的程序，你会很快遇到问题，因为对全局数据结构的并行访问会产生一些非常新颖的问题。

我希望以上有所帮助。小心

函数的参数

1 个答案:

变量范围冲突的示例：

执行上述程序的结果是什么？