Vektörler

BU derste vektörleri tanımlayarak vektörler arasında işlemler yaptık. Aynı uzunlukta iki vektör olmadığı zaman toplama işleminde kısa vektörün tekrarlı bir şekilde toplamaya alındığını öğrendik.

x <- 1:5
y <- c(1, 2)

length_ratio <- length(x) / length(y)
length_ratio
## [1] 2.5
sum_xy <- x + y
## Warning in x + y: longer object length is not a multiple of shorter object
## length
sum_xy
## [1] 2 4 4 6 6

Bir isim listesi oluşturup, liste içerisindeki tüm elemanları ya da belirli elemanları seçmek için şu adımları izledik:

ad <- c("Ali", "Elif", "Su", "Deniz", "Aras", "Berk", "Can", "Ece", "Efe", "Arda")

# İsim listesine erişim
ad
##  [1] "Ali"   "Elif"  "Su"    "Deniz" "Aras"  "Berk"  "Can"   "Ece"   "Efe"  
## [10] "Arda"
ad[c(1, 4, 6)]
## [1] "Ali"   "Deniz" "Berk"
ad[10]
## [1] "Arda"
ad[length(ad)]
## [1] "Arda"

Listeden belirli elemanları çıkarmak için “-” sembolünü kullandık.

ad_1 <- ad[-1]
ad_2 <- ad[-c(1, 4, 6)]

Yeni eleman eklemeyi öğrendik. Buna ek olarak, liste içerisinde spesifik bir yere eleman eklemek için append kodunu kullandık.

ad[11] <- "Esma"
ad[c(12, 13)] <- c("Demet", "Samet")
ad <- append(ad, "Aslı", 4)
ad
##  [1] "Ali"   "Elif"  "Su"    "Deniz" "Aslı"  "Aras"  "Berk"  "Can"   "Ece"  
## [10] "Efe"   "Arda"  "Esma"  "Demet" "Samet"

Boy ve kilo vektörü oluşturduk ve beden kitle indeksi hesapladık.

boy <- c(160, 165, 170, 155, 167, 162, 169, 158, 160, 164)
kilo <- c(55, 55, 57, 50, 48, 65, 58, 62, 45, 47)

boycm <- boy / 100
BKI <- kilo / (boycm * boycm)
round(mean(BKI), 2)
## [1] 20.44

Histogram Çizimi

Öncelikle rastegele bir veri seti ürettik. Çıktısında yazmak istediğimiz kelimeleri paste kodu içerisinde tırnak içerisinde yazdık.

set.seed(10)
guc <- round(runif(10, 0, 1), 2)
paste(1:10, ". maddenin gücü", guc)
##  [1] "1 . maddenin gücü 0.51"  "2 . maddenin gücü 0.31" 
##  [3] "3 . maddenin gücü 0.43"  "4 . maddenin gücü 0.69" 
##  [5] "5 . maddenin gücü 0.09"  "6 . maddenin gücü 0.23" 
##  [7] "7 . maddenin gücü 0.27"  "8 . maddenin gücü 0.27" 
##  [9] "9 . maddenin gücü 0.62"  "10 . maddenin gücü 0.43"

Histogram çizmek için hist kodu kullandık. Histogramın başlığını ve x,y eksenlerini isimlendirdik.

hist(runif(100, 0, 5), main="Rastgele Dağılım Histogramı", xlab="Değer", col="lightblue")

İsim ve Soyadı Ayrıştırma

İsim ve soyismi ayrıştırmak için strspilt kodunu kullandık.

ad_soyad <- c("Ayse-Sel", "Can-Yucel", "Cem-Togay", "Banu-Cift")
adsoyadacik <- strsplit(ad_soyad, "-")
adsoyadacik
## [[1]]
## [1] "Ayse" "Sel" 
## 
## [[2]]
## [1] "Can"   "Yucel"
## 
## [[3]]
## [1] "Cem"   "Togay"
## 
## [[4]]
## [1] "Banu" "Cift"

Fakat bu şekilde sadece isim ya da sadece soysisimleri elde edemedik. Bunun için ise lapply kodu ile birinci ve ikinci olacak şekilde elemanları seçtik. Tüm elemanları tek bir satırda görmek için unlist kodunu kullandık.

lapply(adsoyadacik, function(x) x[1])
## [[1]]
## [1] "Ayse"
## 
## [[2]]
## [1] "Can"
## 
## [[3]]
## [1] "Cem"
## 
## [[4]]
## [1] "Banu"
ad <- unlist(lapply(adsoyadacik, function(x) x[1]))
soyad <- unlist(lapply(adsoyadacik, function(x) x[2]))
ad
## [1] "Ayse" "Can"  "Cem"  "Banu"
soyad
## [1] "Sel"   "Yucel" "Togay" "Cift"