R语言实际上是函数的集合，用户可以使用base，stats等包中的基本函数，也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难，或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。
函数是对一些程序语句的封装。换句话说，编写函数，可以减少人们对重复代码书写，从而让R脚本程序更为简洁，高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的功能。例如，求标准差sd,求平均值，求生物多样性指数等。R数据分析，就是依靠调用各种函数来完成的。但是编写函数也不是轻而易举就能完成的，需要首先经过大量的编程训练。特别是对R中数据的类型，逻辑判别、下标、循环等内容有一定了解之后，才好开始编写函数。 对于初学者来说，最好的方法就是研究现有的R函数。因为R程序包都是开源的，所有代码可见。研究现有的R函数能够使编程水平迅速提高。
R函数无需首先声明变量的类型，大部分情况下不需要进行初始化。一个完整的R函数，需要包括函数名称，函数声明，函数参数以及函数体几部分。
函数名称，即要编写的函数名称，这一名称就作为将来调用R函数的依据。
2. 函数声明，包括 <- function, 即声明该对象的类型为函数。
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对象。函数参数所等于的数据，就是在函数体内部将要处理的值，或者对应的数据类型。 函数体内部的程序语句进行数据处理，就是对参数的值进行处理 ，这种处理只在调用函数的时候才会发生。函数的参数可以有多种类型。R help的界面对每个函数，及其参数的意义及所需的数据类型都进行了说明。
4. 函数体
常常包括三部分.
（1）. 异常处理
输入的数据不能满足函数计算的要求，或者类型不符， 这时候一定要设计相应的机制告诉用户，输入的数据在什么地方有错误。 错误又分为两种。
第一种， 如果输入的数据错误不是很严重，可以经过转换，变为符合处理要求的数据时， 此时只需要给用户一个提醒，告知数据类型不符，但是函数本身已经 进行了相应的转换。
第二种，数据完全不符合要求，这种情况下，就 要终止函数的运行，而告知因为什么，函数不能运行。这样，用户在 使用函数的情况先才不至于茫然。
（2）. 运算过程
包括具体的运算步骤。 运算过程和该函数要完成的功能有关。
R运算过程中，应该尽量减少循环的使用，特别是嵌套循环。R提供了 apply，replicate等一系列函数，来代替循环，应该尽量应用这些函数， 提高效率。 如果在R中实在太慢，那么核心部分只能依靠C或者Fortran 等语言编写，然后再用R调用这些编译好的模块，达到更高的效率。
运算过程中，需要大量用到if等条件作为判别的标准。if和while都是需要数据TRUE/FALSE这样的逻辑类型变量，这就意味着，if内部，往往是对条件的判别，例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等，或者对大小的比较，如，if(x >0)， if(x == 1)， if(length(x)== 3)等等。if后面，如果是1行，则花括号可以省略，否则就必须要将所有的语句都放在花括号中。这和循环是一致的。
例子：
## if与条件判断
fun.test <- function(a, b, method = "add"){
if(method == "add") { ## 如果if或者for/while；
res <- a + b ## 等后面的语句只有一行，则无需使用花括号。
}
if(method == "subtract"){
res <- a - b
}
return(res) ## 返回值
}
### 检验结果
fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")
fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")
R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。
R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势，并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言，R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素
R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势，R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一，其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能，R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析，人们能够在无需申请权限的前提下对其进行扩展。，它最大的优势就是以自由软件的姿态出现。其源代码以及所有一切都可供，R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。
R的短板在于安全性与内存管理。说了这么多优势，R语言当然也存在着一定不足。内存管理、速度与效率可能是R语言面临的几大最为严峻的挑战，在这方面，人们仍然需要努力推动，而且也确实正在推动其进展与完善。R语言在设计思路上太太古老。这种语言的设计局限有时候会令大规模数据集处理工作遇到难题，此外，R语言无法被嵌入到网络浏览器当中，我们不能利用它开发Web类或者互联网类应用程序。再有，我们基本上没办法利用R语言当作后端服务器执行计算任务，因为它在网络层面缺乏安全性保障，长久以来，R语言当中始终缺少充足的交互元素。
R语言并不单纯面向高端程序员，我甚至并不认为R语言只适用于程序员。它非常适合那些面向数据并试图解决相关问题的用户，无论他们的实际编程能力如何
“参考网址1”中提到如果只是对整数运算（运算过程和结果都只使用整数），没有必要使用“double”(8 byte)，而应该用更小的“integer”(4 byte)。使用storage.mode(x)查看对象存数的模式，storage.mode(x) <- 进行赋值；使用format(object.size(a), units = 'auto')查看对象占用的内存空间（此处有疑问，即在R中每个integer到底占用了多大的空间？）。需要解释gc()函数，可以查看内存使用情况。同样，在清除了大的对象之后，使用gc()以释放内存使用空间。
李航在”参考网址2“中提到，对于大矩阵的操作，尽量避免使用cbind和rbind之类，因为这会让内存不停地分配空间。“对于长度增加的矩阵，尽量先定义一个大矩阵，然后逐步增加”和“注意清除中间对象”。
使用bigmemory家族：bigmemory, biganalytics, synchronicity, bigtabulate and bigalgebra， 同时还有
biglm。
bigmemory package的使用：
1. 建立big.memory对象
bigmemory采用C++的数据格式来“模仿”R中的matrix。
编写大数据格式文件时候，可以先建立filebacked.big.matrix
big.matrix(nrow, ncol, type = options()$bigmemory.default.type, init = NULL, dimnames = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared = TRUE)
filebacked.big.matrix(nrow, ncol, type = options()$bigmemory.default.type, init = NULL, dimnames = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL)
as.big.matrix(x, type = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared=TRUE)
使用注意：
big.matrix采用两种方式储存数据：一种是big.matrix默认的方式，如果内存空间比较大，可以尝试使用；另外一种是filebacked.big.matrix，这种储存方法可能会备份文件（file-backings），而且需要descriptor file；
“init”指矩阵的初始化数值，如果设定，会事先将设定的数值填充到矩阵中；如果不设置，将处理为NA
"type"是指在big.matrix中atomic element的储存格式，默认是“double”(8 byte)，可以改为“integer”(4 byte), "short"(2 byte) or "char"(1 byte)。注意：这个包不支持字符串的储存，type = "char"是指ASCII码字母。
在big.matrix非常大的时候，避免使用rownames和colnames(并且bigmemory禁止用名称访问元素)，因为这种做法非常占用内存。如果一定要改变，使用options(bigmemory.allow.dimnames=TRUE)，之后colnames, rownames设置。
直接在命令提示符后输入x（x是一个big matrix），将返回x的描述，不会出现所有x中所有内容。因此，注意x[ , ](打印出矩阵全部内容)；
如果big.matrix有很多列，那么应该将其转置后储存；（不推荐）或者将参数“separated”设置为TRUE，这样就将每一列分开储存。否则，将用R的传统方式（column major的方式）储存数据。
如果建立一个filebacked.big.matrix，那么需要指定backingfile的名称和路径+descriptorfile。可能多个big.matrix对象对应唯一一个descriptorfile，即如果descriptorfile改变，所以对应的big.matrix随之改变；同样，decriptorfile随着big.matrix的改变而改变；如果想维持一种改变，需要重新建立一个filebacked.big.matrix。attach.big.matrix(descriptorfile or describe(big.matrix))函数用于将一个descriptorfile赋值给一个big.matrix。这个函数很好用，因为每次在创建一个filebacked.big.matrix后，保存R并退出后，先前创建的矩阵会消失，需要再attach.big.matrix以下
2. 对big.matrix的列的特定元素进行条件筛选
对内存没有限制；而且比传统的which更加灵活（赞！）
mwhich(x, cols, vals, comps, op = 'AND')
x既可以是big.matrix，也可以是传统的R对象；
cols：行数
vals：cutoff，可以设定两个比如c(1, 2)
comps：'eq'(==), 'neq'(!=), 'le'(<), 'lt'(<=), 'ge'(>) and 'gt'(>=)
op：“AND”或者是“OR”
可以直接比较NA，Inf和-Inf
3.bigmemory中其他函数
nrow, ncol, dim, dimnames, tail, head, typeof继承base包
big.matrix, is.big.matrix, as.big.matrix, attach.big.matrix, describe, read.big.matrix, write.big.matrix, sub.big.matrix, is.sub.big.matrix为特有的big.matrix文件操作；filebacked.big.matrix, is.filebacked（判断big.matrix是否硬盘备份） , flush(将filebacked的文件刷新到硬盘备份上)是filebacked的big.matrix的操作。
mwhich增强base包中的which， morder增强order，mpermute（对matrix中的一列按照特定序列操作，但是会改变原来对象，这是为了避免内存溢出）
big.matrix对象的copy使用deepcopy(x, cols = NULL, rows = NULL, y = NULL, type = NULL, separated = NULL, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared=TRUE)
biganalytics package的使用
biganalytics主要是一些base基本函数的扩展，主要有max, min, prod, sum, range, colmin, colmax, colsum, colprod, colmean, colsd, colvar, summary, apply（只能用于行或者列，不能用行列同时用）等
比较有特色的是bigkmeans的聚类
剩下的biglm.big.matrix和bigglm.big.matrix可以参考Lumley's biglm package。
bigtabulate package的使用
并行计算限制的突破：
使用doMC家族：doMC, doSNOW, doMPI, doRedis, doSMP和foreach packages.
foreach package的使用
foreach(..., .combine, .init, .final=NULL, .inorder=TRUE, .multicombine=FALSE, .maxcombine=if (.multicombine) 100 else 2, .errorhandling=c('stop', 'remove', 'pass'), .packages=NULL, .export=NULL, .noexport=NULL, .verbose=FALSE)
foreach的特点是可以进行并行运算，如在NetWorkSpace和snow？
%do%严格按照顺序执行任务（所以，也就非并行计算），%dopar%并行执行任务
...：指定循环的次数；
.combine：运算之后结果的显示方式，default是list，“c”返回vector， cbind和rbind返回矩阵，"+"和"*"可以返回rbind之后的“+”或者“*”
.init：.combine函数的第一个变量
.final：返回最后结果
.inorder：TRUE则返回和原始输入相同顺序的结果（对结果的顺序要求严格的时候），FALSE返回没有顺序的结果（可以提高运算效率）。这个参数适合于设定对结果顺序没有需求的情况。
.muticombine：设定.combine函数的传递参数，default是FALSE表示其参数是2，TRUE可以设定多个参数
.maxcombine：设定.combine的最大参数
.errorhandling：如果循环中出现错误，对错误的处理方法
.packages：指定在%dopar%运算过程中依赖的package（%do%会忽略这个选项）。
getDoParWorkers( ) ：查看注册了多少个核，配合doMC package中的registerDoMC( )使用
getDoParRegistered( ) ：查看doPar是否注册；如果没有注册返回FALSE
getDoParName( ) ：查看已经注册的doPar的名字
getDoParVersion( )：查看已经注册的doPar的version
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# foreach的循环次数可以指定多个变量，但是只用其中最少？的
>foreach(a = 1:10, b = rep(10, 3)) %do% (a*b)
[[1]]
[1] 10
[[2]]
[1] 20
[[3]]
[1] 30
# foreach中.combine的“+”或者“*”是cbind之后的操作；这也就是说"expression"返回一个向量，会对向量+或者*
>foreach(i = 1:4, .combine = "+") %do% 2
[1] 8
>foreach(i = 1:4, .combine = "rbind") %do% rep(2, 5)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
result.122222
result.222222
result.322222
result.422222
>foreach(i = 1:4, .combine = "+") %do% rep(2, 5)
[1] 8 8 8 8 8
>foreach(i = 1:4, .combine = "*") %do% rep(2, 5)
[1] 16 16 16 16 16
=============================================
iterators package的使用
iterators是为了给foreach提供循环变量，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。
iter(obj, ...)：可以接受iter, vector, matrix, data.frame, function。
nextElem(obj, ...)：接受iter对象，显示对象数值。
以matrix为例，
iter(obj, by=c('column', 'cell', 'row'), chunksize=1L, checkFunc=function(...) TRUE, recycle=FALSE, ...)
by：按照什么顺序循环；matrix和data.frame都默认是“row”，“cell”是按列依次输出（所以对于“cell”，chunksize只能指定为默认值，即1）
chunksize：每次执行函数nextElem后，按照by的设定返回结果的长度。如果返回结构不够，将取剩余的全部。
checkFunc=function(...) TRUE：执行函数checkFun，如果返回TRUE，则返回；否则，跳过。
recycle：设定在nextElem循环到底（“错误: StopIteration”）是否要循环处理，即从头再来一遍。
以function为例
iter(function()rnorm(1))，使用nextElem可以无限重复；但是iter(rnorm(1))，只能来一下。
更有意思的是对象如果是iter，即test1 <- iter(obj)test2 <- iter(test1)，那么这两个对象是连在一起的，同时变化。
==============================================
>a
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]159 13 17
[2,]26 10 14 18
[3,]37 11 15 19
[4,]48 12 16 20
>i2 <- iter(a, by = "row", chunksize=3)
>nextElem(i2)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]159 13 17
[2,]26 10 14 18
[3,]37 11 15 19
>nextElem(i2) #第二次iterate之后，只剩下1行，全部返回
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]48 12 16 20
>i2 <- iter(a, by = "column", checkFunc=function(x) sum(x) >50)
>nextElem(i2)
[,1]
[1,] 13
[2,] 14
[3,] 15
[4,] 16
>nextElem(i2)
[,1]
[1,] 17
[2,] 18
[3,] 19
[4,] 20
>nextElem(i2)
错误: StopIteration
>colSums(a)
[1] 10 26 42 58 74
>testFun <- function(x){return(x+2)}
>i2 <- iter(function()testFun(1))
>nextElem(i2)
[1] 3
>nextElem(i2)
[1] 3
>nextElem(i2)
[1] 3
>i2 <- iter(testFun(1))
>nextElem(i2)
[1] 3
>nextElem(i2)
错误: StopIteration
>i2 <- iter(testFun(1))
>i3 <- iter(i2)
>nextElem(i3)
[1] 3
>nextElem(i2)
错误: StopIteration
============================================
iterators package中包括
irnorm(..., count)；irunif(..., count)；irbinom(..., count)；irnbinom(..., count)；irpois(..., count)中内部生成iterator的工具，分别表示从normal，uniform，binomial，negativity binomial和Poisson分布中随机选取N个元素，进行count次。其中，negative binomial分布：其概率积累函数(probability mass function)为掷骰子，每次骰子为3点的概率为p，在第r+k次恰好出现r次的概率。
icount(count)可以生成1:conunt的iterator；如果count不指定，将从无休止生成1:Inf
icountn(vn)比较好玩，vn是指一个数值向量（如果是小数，则向后一个数取整，比如2.3 -->3）。循环次数为prod(vn)，每次返回的向量中每个元素都从1开始，不超过设定 vn，变化速率从左向右依次递增。
idiv(n, ..., chunks, chunkSize)返回截取从1:n的片段长度，“chunks”和“chunkSize”不能同时指定，“chunks”为分多少片段（长度从大到小），“chunkSize”为分段的最大长度（长度由大到小）
iapply(X, MARGIN)：与apply很像，MARGIN中1是row，2是column
isplit(x, f, drop=FALSE, ...)：按照指定的f划分矩阵
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>i2 <- icountn(c(3.4, 1.2))
>nextElem(i2)
[1] 1 1
>nextElem(i2)
[1] 2 1
>nextElem(i2)
[1] 3 1
>nextElem(i2)
[1] 4 1
>nextElem(i2)
[1] 1 2
>nextElem(i2)
[1] 2 2
>nextElem(i2)
[1] 3 2
>nextElem(i2)
[1] 4 2
>nextElem(i2)
错误: StopIteration
