R语言某种程度来说本身就是一个函数库，因为它有大量的函数可供调用，加上函数式编程，使得R语言的功能很强大。但是，有时候，根据实际需要，我们还是需要自己动手编写函数，从而减少代码的缀余与工作量。

与其它语言一样，函数的组成莫过于关键字function、形参、是否返回值。函数的具体用法这里用几个例子说明

调用函数
这里写一个打印函数演示简单的参数传递功能：

> a <-function(x){print(x)}
> a('hello world!')
[1] "hello world!"

写一个函数实现矩阵的乘法：

rm(list = ls())
a <-function(x,y)
{
  m1 <- ncol(x)
  n <- nrow(y)
  if(m1!=n)
  {
    print('error dimension is not siutable')
    return(0)
  }
  m <- nrow(x)
  n1 <- ncol(y)
  s <-matrix(0,m,n1)
  for(i in 1:m)
    for(j in 1:n1)
      s[i,j] <- sum(x[i,]*y[,j])
  return(s)
}

我们构造两个矩阵

> x <-matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE)
> y <-matrix(c(1:8),2,4,byrow = TRUE)

显然x的列与y的行数不一样，会不满足矩阵的乘法。

> mat <- a(x,y)
[1] "error dimension is not siutable"
x <-matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE)
y <-matrix(c(1:6),3,2,byrow = TRUE)x <-matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE)
y <-matrix(c(1:6),3,2,byrow = TRUE)
mat <- a(x,y)
> mat
     [,1] [,2]
[1,]   22   28
[2,]   49   64

函数的嵌套
在矩阵运算函数中定义了一个打印新矩阵最大值函数

rm(list = ls())
a <-function(x,y)
{
  maxer <- function(x.)
  {
    print(max(x.))
  }
  m1 <- ncol(x)
  n <- nrow(y)
  if(m1!=n)
  {
    print('error dimension is not siutable')
    return(0)
  }
  m <- nrow(x)
  n1 <- ncol(y)
  s <-matrix(0,m,n1)
  for(i in 1:m)
    for(j in 1:n1)
      s[i,j] <- sum(x[i,]*y[,j])
  maxer(s)
  return(s)
}
x <-matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE)
y <-matrix(c(1:6),3,2,byrow = TRUE)
mat <- a(x,y)
[1] 64

R语言函数与其它语言相比很简单、方便，实战可能很复杂，需要根据实际情况，灵活运用。