Ejercicios de manejo de estructuras de datos básicas en R.Desarrolla los siguientes ejercicios y presenta tus resultados en un reporte html, generado en RMardown ( debe incluir todos los elementos de se mostraron en la tarea 2: tus datos personales, menú lateral, etc. Entregaras el html y el rmd, con el nombre de tarea_3_tunumerodecarne):

Ejercicio 1. a) Crea una lista llamada acciones que contenga la siguiente información en vectores: apple : 120, 125, 130; google: 1800, 1850, 1900 y amazon = 3200, 3300, 3400. Estos vectores representan los precios de cierre de las acciones de estas empresas en tres días consecutivos. Asigna nombres a los elementos de la lista según el nombre de la empresa. b) Añade un nuevo elemento a la lista acciones que sea un vector con los precios de cierre de las acciones de Microsoft en los mismos tres días: Microsoft: 210, 215, 220. c) Extrae el segundo elemento del vector google que está dentro de la lista acciones

Literal a)Crear una lista llamada acciones

acciones <- list(
  apple = c(120, 125, 130),
  google = c(1800, 1850, 1900),
  amazon = c(3200, 3300, 3400)) |> print()
## $apple
## [1] 120 125 130
## 
## $google
## [1] 1800 1850 1900
## 
## $amazon
## [1] 3200 3300 3400

Literal b)Añade un nuevo elemento a la lista

acciones <- c(acciones, list(microsoft = c(210, 215, 220))) |> print()
## $apple
## [1] 120 125 130
## 
## $google
## [1] 1800 1850 1900
## 
## $amazon
## [1] 3200 3300 3400
## 
## $microsoft
## [1] 210 215 220

Literal c)Extrae el segundo elemento del vector google

acciones[[2]][[2]] |> print()
## [1] 1850

Ejercicio 2: a) Crea una nueva lista llamada indicadores que contenga los siguientes objetos: pib = 30000, inflacion = c(2.5, 3.0, 3.5), desempleo = matrix(c(5.0, 5.5, 6.0, 4.5, 4.0, 3.5), nrow = 2) y deuda = list(publica = 60, privada = 40). Estos objetos representan el producto interno bruto (PIB), la inflación, el desempleo y la deuda de un país en millones de dólares. Muestra el contenido de la lista.b) Calcula el promedio de los elementos del tercer elemento de la lista indicadores c) A través de los comandos apropiados modifica el valor de la deuda publica en un 20% adicional al que ya tiene.

Literal a) Crear una nueva lista llamada indicadores

indicadores <- list(
  pib = 30000,
  inflacion = c(2.5, 3.0, 3.5),
  desempleo = matrix(c(5.0, 5.5, 6.0, 4.5, 4.0, 3.5), nrow = 2),
  deuda = list(
    publica = 60, 
    privada = 40)) |> print()
## $pib
## [1] 30000
## 
## $inflacion
## [1] 2.5 3.0 3.5
## 
## $desempleo
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  5.0  6.0  4.0
## [2,]  5.5  4.5  3.5
## 
## $deuda
## $deuda$publica
## [1] 60
## 
## $deuda$privada
## [1] 40

Literal b) Calcula el promedio de los elementos del tercer elemento

promedio_desempleo <- mean(indicadores[[3]]) |> print()
## [1] 4.75

Literal c) Modifica el valor de la deuda publica en un 20%

indicadores[[4]][[1]] <- indicadores[[4]][[1]] * 1.2 |> print()
## [1] 1.2

Ejericio3: a) Crea una lista llamada estudiantes que contenga los siguientes objetos: nombre = c(“Ana”,“Luis”, “Pedro”), edad = c(18, 19, 20) y notas = list(matematicas = c(8, 7, 9), historia = c(6, 8, 7), ingles = c(9, 10, 8)). Estos objetos representan el nombre, la edad y las notas de tres estudiantes en tres asignaturas. b) Modifica el nombre del primer estudiante por “Elena”. c) Añade un nuevo elemento a la lista estudiantes que sea un vector con los géneros de los estudiantes: genero = c(“F”, “M”, “NB”). d) Cambia la nota de inglés del tercer estudiante por un 9.

Literal a) Crear una lista llamada estudiantes

estudiantes <- list(
  nombre = c("Ana", "Luis", "Pedro"),
  edad = c(18, 19, 20),
  notas = list(
    matematicas = c(8, 7, 9),
    historia = c(6, 8, 7),
    ingles = c(9, 10, 8))) |> print()
## $nombre
## [1] "Ana"   "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  8

Literal b) Modifica el nombre del primer estudiante por “Elena”

estudiantes[["nombre"]][1] <- "Elena"
estudiantes |> print()
## $nombre
## [1] "Elena" "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  8

Literal c) Añade el genero de los estudiantes

estudiantes <- c(estudiantes, list(genero = c("F", "M", "NB"))) |> print()
## $nombre
## [1] "Elena" "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  8
## 
## 
## $genero
## [1] "F"  "M"  "NB"

Literal d) Cambiar la nota de ingles por un 9

estudiantes[["notas"]][["ingles"]][3] <- 9 
print(estudiantes)
## $nombre
## [1] "Elena" "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  9
## 
## 
## $genero
## [1] "F"  "M"  "NB"

Ejercicio 4, a) Crea el objeto lista_4, b) Cambia el nombre de la lista “b1” a “sub_lista_b” c) Elimina el objeto “b22” d) Agrega la lista “c” dentro de lista_4, y agrégale a la lista “c” los elementos “c11”, con una matriz identidad de orden 3 y “c12” con una matriz de caracteres cuadrada de orden 2 vacía. e) Muestra la captura de pantalla de tu sesión mostrando un esquema como el que aparece en el literal a) de este ejercicio

Literal a) Crear el objeto lista_4 partiendo de la imagen compartida en la guia

lista_4 <- list(
  a = list(
    a1 = list(a11 = c(1, 2, 3), a12 = c(4, 5, 6)),
    a2 = list(a21 = c(7, 8, 9), a22 = c(10, 11, 12))
  ),
  b = list(
    b1 = list(b11 = c(13, 14, 15), b12 = c(16, 17, 18)),
    b2 = list(b21 = c(19, 20, 21), b22 = c(22, 23, 24))
  )
) |> print()
## $a
## $a$a1
## $a$a1$a11
## [1] 1 2 3
## 
## $a$a1$a12
## [1] 4 5 6
## 
## 
## $a$a2
## $a$a2$a21
## [1] 7 8 9
## 
## $a$a2$a22
## [1] 10 11 12
## 
## 
## 
## $b
## $b$b1
## $b$b1$b11
## [1] 13 14 15
## 
## $b$b1$b12
## [1] 16 17 18
## 
## 
## $b$b2
## $b$b2$b21
## [1] 19 20 21
## 
## $b$b2$b22
## [1] 22 23 24

Literal b) Cambie el nombre de la lista

lista_4[["b"]] <- list(sub_lista_b = lista_4[["b"]][["b1"]], b2 = lista_4[["b"]][["b2"]])
lista_4 |> print()
## $a
## $a$a1
## $a$a1$a11
## [1] 1 2 3
## 
## $a$a1$a12
## [1] 4 5 6
## 
## 
## $a$a2
## $a$a2$a21
## [1] 7 8 9
## 
## $a$a2$a22
## [1] 10 11 12
## 
## 
## 
## $b
## $b$sub_lista_b
## $b$sub_lista_b$b11
## [1] 13 14 15
## 
## $b$sub_lista_b$b12
## [1] 16 17 18
## 
## 
## $b$b2
## $b$b2$b21
## [1] 19 20 21
## 
## $b$b2$b22
## [1] 22 23 24

Literal c) Eliminar el objeto “b22”

lista_4[["b"]][["b2"]][["b22"]] <- NULL
lista_4 |> print()
## $a
## $a$a1
## $a$a1$a11
## [1] 1 2 3
## 
## $a$a1$a12
## [1] 4 5 6
## 
## 
## $a$a2
## $a$a2$a21
## [1] 7 8 9
## 
## $a$a2$a22
## [1] 10 11 12
## 
## 
## 
## $b
## $b$sub_lista_b
## $b$sub_lista_b$b11
## [1] 13 14 15
## 
## $b$sub_lista_b$b12
## [1] 16 17 18
## 
## 
## $b$b2
## $b$b2$b21
## [1] 19 20 21

Literal d) Agregar la lista “c”

lista_4[["c"]] <- list()
lista_4[["c"]][["c11"]] <- diag(3)
lista_4[["c"]][["c12"]] <- matrix("", nrow = 2, ncol = 2)
lista_4 |> print()
## $a
## $a$a1
## $a$a1$a11
## [1] 1 2 3
## 
## $a$a1$a12
## [1] 4 5 6
## 
## 
## $a$a2
## $a$a2$a21
## [1] 7 8 9
## 
## $a$a2$a22
## [1] 10 11 12
## 
## 
## 
## $b
## $b$sub_lista_b
## $b$sub_lista_b$b11
## [1] 13 14 15
## 
## $b$sub_lista_b$b12
## [1] 16 17 18
## 
## 
## $b$b2
## $b$b2$b21
## [1] 19 20 21
## 
## 
## 
## $c
## $c$c11
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    0    0
## [2,]    0    1    0
## [3,]    0    0    1
## 
## $c$c12
##      [,1] [,2]
## [1,] ""   ""  
## [2,] ""   ""

Literal e) Tomar captura del literal “a)”

library(magick)

# Lee y muestra la imagen
img <- image_read("C:/Users/MINEDUCYT/Desktop/objeto_lista4.png")
plot(img)