In AlinneVeiga/EstComp1_2021_1:

library(learnr)
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
tutorial_options(exercise.eval = FALSE)

Vetores

Vamos começar com o tipo mais básico de estrutura de dados que o $R$ comporta como objeto: o vetor.

O comando geral utilizado para criação de vetores é c(elementos do vetor separados por vírgulas) - mas essa não é a única maneira. Podemos também criar vetores usando o comando :

z <- 0:9; z
c (3 ,7 ,2 ,12)
c("Luiz","Camila","Rafael") 

10:30
30:10 

Explique: o que é feito nas próximas linhas de comandos? Modifique para entender.

vet.b <- seq(-1,1, len=20)
no.intervalo<- ((-0.5 <= vet.b) & (vet.b <=0.5))

sum(no.intervalo)

length(vet.b)

vet.d <- round(abs(vet.b),2)
vet.e <- unique(vet.d)

length(vet.e)
vet.b>vet.e

question("`vet.b` e  `vet.e` têm o mesmo tamanho?",
         answer("Sim."),
         answer("Não.", correct = TRUE))

question_text("O que você imagina que o R faz na comparação acima?",
          answer(NULL, correct = TRUE),
  allow_retry = FALSE,
  try_again_button = "Refazer resposta",
  incorrect = "Ok"
)

Crie um vetor com texto com o seu nome (eu coloquei o meu):

nome <- "Alinne"
is.vector(nome)
is.numeric(nome) #Claro que não é!
is.character(nome)

Matrizes

Compare e explique:

vec.A <- 1:10
#Qual a diferença entre os seguintes comandos?
matrix(vec.A, 2,5)
matrix(vec.A, 2,5, byrow = T)

question_text("Explique",
          answer(NULL, correct = TRUE),
  allow_retry = FALSE,
  try_again_button = "Refazer resposta",
  incorrect = "Ok"
)

Veja o que acontece quando usamos essa mesma função para uma matriz já existente...

matriz.x<-matrix( 1:10, 2,5)
diag(matriz.x) 

Observe os seguintes casos - verifique as dimensões.

Caso 1: insira o comando a%*%b e verifique o resultado.

(a <- matrix(1,nrow=2,ncol=2))
(b <- matrix(3,nrow=3,ncol=3))

Caso 2 insira o comando a%*%b e verifique o resultado.

(a <- matrix(1,nrow=2,ncol=3))
(b <- matrix(3,nrow=3,ncol=2))

*O que acontece com os casos 1 e 2? O que você pode fazer para resolver? *

apply()

Vamos ver como a função apply funciona. Responda: qual o máximo de cada linha e qual o máximo de cada coluna. Qual a soma de cada coluna e de cada linha?

(m<-matrix(sample(20,16),4,4))
apply(m,1,max)

apply(m,2,max)

apply(m,1,sum)

rowSums(m)

apply(m,2,sum)

colSums(m)

Exercícios

Exercício 1.

Extraia a raiz quadrada de todos os elementos do vetor vet.b. O que acontece? Eleve todos os elementos do vet.c ao quadrado. Forneça os códigos e comentários.

vet.b <- seq(-1,1, len=20)
(vet.4 <- sqrt(vet.b))

vet.c<- 20:1
(vet.c)^2

Exercício 2.

A partir do vetor criado vet.b, crie uma matriz 4x4.

(mat.2<-matrix(vet.b, ncol=4, nrow=4))

Exercício 3.

Utilizando o comando rbind(), crie uma matriz 2x3 onde a primeira linha tem números de 1 a 3 e a segunda linha com números de 10 a 12.

l1 <- 1:3
l2 <- 10:12
mat.3 <-rbind(l1,l2)
mat.3

Exercício 4.

Utilizando o comando cbind, crie uma matriz 3x2 onde a primeira coluna tem números de 1 a 3 e a segunda coluna com números de 10 a 12.

c1 <- 1:3
c2 <- 10:12
mat.4 <- cbind(c1,c2)
mat.4

Exercício 5.

Crie um vetor com o nome de 5 amigos e um outro vetor com suas idades. Aplique, ao vetor com as idades, os nomes dos seus amigos.

(idade <- c(43,46,45,42,38))
(nomes <- c("Ale", "Duda", "Leo", "Paula", "Vanessa"))
names(idade)<- nomes
idade

Exercício 6.

Utilize os comandos do $R$ para gerar um vetor contendo todos os inteiros de 1 até 100; depois crie vetores deste criado com elementos que não são múltiplos de 2; de 3; e de 7. São quatro vetores. Utilize o conhecimento adiquirido no lab anterior também. Apresente os comandos.

(vetor<-1:100)
(vet2 <- which(vetor%%2!=0))
(vet3 <- which(vetor%%3!=0))
(vet7 <- which(vetor%%7!=0))

which(vetor%%7!=0)

Exercício 7.

Considere o comando "a<-sample(1000,100)". Escreva um comando que retorne o número de elementos de a que não são múltiplos de 4.

a<-sample(1000,100)
length(which(a%%4!=0))

Exercício 8.

Escreva comandos para construir as matrizes abaixo. Crie as mesmas matrizes de duas formas diferentes, cada uma:

A <- matrix(1,3,3)
B <- diag(-1,3)
(matrizfinal <- A+B) #A

matrix(2^(1:9),3,3,byrow=TRUE) #B

A <- matrix(1,3,3)
B <- diag(-1,3)
(matrizfinal <- A+B) #A  
matrix(2^(1:9),3,3,byrow=TRUE) #B

matrix()

Exercício 9.

Considerando o vetor P<-1:100, calcule a média de P e calcule a média de todos os elementos pares de P. Em seguida, calcule a média destas duas médias. Forneça os códigos.

mean()

which(P%%2==0)

P<-1:100
P.par<-which(P%%2==0)
mean(P.par)
mean(c(mean(P),mean(P.par)))

Exercício 10.

Considere o vetor V <- sample(20,40,replace=TRUE). Forneça os códigos que determine a soma e o produtório dos elementos de V excluindo os elementos repetidos de V.

sum()

prod()

unique()

V<-sample(20,40,replace=TRUE)
sum(unique(V)) 
prod(unique(V))

AlinneVeiga/EstComp1_2021_1 documentation built on May 13, 2021, 8:45 a.m.