Principios y Herramientas de Programación

Transcripción

1 Principios y Herramientas de Programación jac@cs.uns.edu.ar Dpto. de Ciencias e Ingeniería de la Computación UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR 1

2 Vectores Un vector es una colección ordenada de datos del mismo tipo. Usamos la función c() o el operador : para generarlos. 2

3 Vectores Al concatenar valores numéricos con caracteres, (éstos últimos deben estar entre comillas) el vector resultante es un vector de caracteres. El intérprete buscó si existía alguna variable llamada Pedro 3

4 Vectores Otras formas de crearlos: 4

5 Vectores Generación de muestras aleatorias: Sample: Con distribuciones de probabilidad: rdist donde dist puede ser uniforme, normal, exponencial, etc. 5

6 Vectores Aritmética Vectorial Los vectores son manipulados de manera similar a los escalares, con los operadores y funciones que vimos la clase pasada. Elemento a elemento 6

7 Vectores Aritmética Vectorial Los vectores son manipulados de manera similar a los escalares, con los operadores y funciones que vimos la clase pasada. Elemento a elemento, igual longitud? Completa al vector más corto con repeticiones de todos sus elementos 7

8 Vectores Selección de elementos Acceso a las componentes usando vectores booleanos Elementos de w que son pares 8

9 Vectores Búsqueda de elementos Ver si un elemento está en un arreglo Es más eficiente usar match 9

10 Vectores Otras funciones interesantes all(a==b) Retorna TRUE si todas las comparaciones fueron exitosas any(a==b) Retorna TRUE si alguna de las comparaciones fue exitosa all(v1==v2) v1 y v2, deben tener igual longitud? all(v1%%2==0) any(v2>1) 10

11 Vectores Otras funciones interesantes Además min(), max(), mean(), median(), var(), sd() 11

12 Vectores Suma 1 por cada TRUE Acceso a las componentes usando vectores booleanos Retornan posiciones 12

13 Acceso a las componentes usando vectores booleanos Cuando el vector se accede con un vector lógico en el lado izquierdo de la asignación, se asignan solamente las posiciones con TRUE Obtengo las componentes de las posiciones donde hay TRUE 13

14 Vectores IMPORTANTE: R está pensado para manipular vectores con las funciones provistas, y no para realizar bucles. La programación con bucles es lenta y poco eficiente en R. x[x>y] = y[x>y] a no fue modificado 14

15 Vectores y factores FUNCION tapply Aplicar alguna función a las partes de un vector definidas por otro vector (un factor) > edades=runif(10, 18,25) > edades [1] > edades=round(edades) > edades [1] > sexo=sample(c("f","m"),10,replace=true) > sexo [1] "F" "F" "M" "F" "M" "F" "F" "F" "F" "M" > tapply(edades, sexo, mean) F M

16 Matrices Una matriz es una colección de datos del mismo tipo ordenados en filas y columnas. Usamos la función matrix() para generarlas. Esta función toma un vector con los datos y los transforma en objetos con estructura de matriz. Tiene 4 argumentos que especifican el vector de entrada, el tamaño del objeto matriz creado (cantidad de filas y columnas) y el argumento byrow que toma los valores TRUE o T y FALSE o F para especificar cómo son llenados los valores en la matriz. 16

17 Matrices Usamos la función matrix() para generarlas. Podríamos haber eliminado byrow=false ya que es el valor por defecto. 17

18 Matrices Es más, como los argumentos tienen un orden específico podríamos haber escrito > A = matrix(a,2,4) para obtener el mismo resultado. O incluso: > A = matrix(a,2) 18

19 Matrices 19

20 Matrices Otra forma de generar matrices es mediante las funciones cbind() y rbind(). 20

21 Matrices 21

22 Matrices Multipicación y traspuesta 22

23 Matrices Que devuelve M2[c(1,3),3] 23

24 Matrices El SCRIPT 24

25 Matrices Lo mismo que hicimos con vectores! 25

26 Matrices FUNCION APPLY Usar apply es mucho mas eficiente que hacer un bucle. Principalmente para aplicar a una matriz (1er argumento), por filas (2do argumento=1) o por columnas (2), una operación (3er argumento). Consejo: Dra. Cada Jessica vez Andrea que Carballido vayamos a usar un for intentemos sustituirlo por alguna 26 CONICET función - DCIC (UNS) predefinida de R (apply, rowsums, )

27 Matrices Aplica la función (mean) a cada fila (2 do argumento = 1) o columna (2 do argumento = 2) de la matriz (1 er argumento). Alternativamente a usar colnames y rownames: dimnames(datos)=list(c( luis, juan, pepe ), c( edad, peso, altura )) 27

28 Matrices 28

29 Matrices 29

30 Matrices Escribir una expresión en R para calcular la sumatoria de todos los elementos de una matriz x. Solución: > sum(apply(x, 1, sum)) ó > sum(apply(x, 2, sum)) Suma por filas Suma por columnas sum(x) 30

31 Matrices Sabiendo que la función sort permite ordenar los elementos de un vector de menor a mayor y la función names permite recuperar los nombres de las filas y columnas de una matriz (o de índices de un vector): Escriba una expresión en R que permita recuperar el nombre de la fila cuya suma de elementos es la menor de entre todas las filas. Solución: > names(sort(apply(x,1,sum)))[1] 31

32 Matrices 32

33 Vectores Retornar el elemento más grande de un vector de enteros positivos: mayelem = function (x) { may = 0 for (i in 1:length(x)) if (x[i] > may) may = x[i] return(may) } Retornar el elemento más grande ubicado en una posición par de un vector: mayelemp = function (x) { may=0 for (i in seq(2,length(x),2)) if (x[i]>may) may=x[i] return(may) } Función max 33

34 Retornar el elemento más grande ubicado en una posición par de un vector: mayelemp = function (x) { may=0 for (i in seq(2,length(x),2)) if (x[i]>may) may=x[i] return(may) } 34

35 Vectores Usando while: mayelemw = function (x) { may=0 i=2 while (i <= length(x)) { if (x[i] > may) may = x[i] i = i+2 } } return(may) } Usando repeat y break: mayelemr = function (x) { may=0 i=2 repeat { if (i > length(x)) break if (x[i] > may) may = x[i] i = i+2 } return(may) } 35

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