Globálne nastavenie Chunkov

V nižšie uvedenom Chunku je urobené základné globálne nastavenie Chunkov v celom Notebooku.

  • echo nastavuje, či chceme v Notebooku vypisovať jednotlivé kódy R
  • message je nastavený na FALSE, čo znamená, že sa budú potláčať pracovné výstupy z R, t.j. napríklad výsledok otvárania knižníc, a niektoré iné výstupy, ktoré ale pre celkový Notebook nemajú takmer žiaden význam a sú vhodné skôr pri ladení kódov.
  • warning nastavený na FALSE potláča zobrazenie chybových hlášok
knitr::opts_chunk$set(
  echo = TRUE,
  message = FALSE,
  warning = FALSE
)

Úvod k základným operáciám v R

Tento notebook demonštruje základné operácie v jazyku R so:

  • skalárnymi číslami (t.j. 1 číslo),
  • textovými (znakovými) reťazcami,
  • logickými (boolovskými) hodnotami a premennými,
  • (numerickými) vektormi,
  • maticami.

Tam, kde je to užitočné, sú zahrnuté malé cvičenia.


Skaláre (jednočíselné hodnoty)

Numerické skaláre

# Priradenie konštanty do premennej
a <- 9
b <- 6

# Arithmetic
sum_ab      <- a + b        # sucet
diff_ab     <- a - b        # rozdiel
prod_ab     <- a * b        # násobenie
quot_ab     <- a / b        # delenie
power_ab    <- a ^ b        # umocňovanie
mod_ab      <- a %% 4       # zbytok po delení tromi (tzv modulo)

# Rounding
round_b   <- round(b)       # zaokruhlovanie smerom k najblizsiemu celemu cislu
ceil_b    <- ceiling(b)     # najblizsie vyssie cele cislo
floor_b   <- floor(b)       # najblizsie nizsie cele cislo

a; b
[1] 9
[1] 6
sum_ab; diff_ab; prod_ab; quot_ab; power_ab; mod_ab;
[1] 15
[1] 3
[1] 54
[1] 1.5
[1] 531441
[1] 1
round_b; ceil_b; floor_b
[1] 6
[1] 6
[1] 6

Poznámky

  • ^ operátor umocňovania.
  • %% je modulo, teda zbytok po delení,
  • round(x, digits = 0) zaokrúhľovanie na určitý počet desatinných miest (digits=). ak digits = 0, potom ide o celočíselné zaokrúhľovanie

Malé cvičenie

Vypočítajte:

\[\frac{(190^3-400)}{4}-10000 -\frac{(80^2-40)}{2}\]

(190^3-400)/4-10000 -(80^2-40)/2
[1] 1701470

Text

Vytváranie textovými premennými a práca s nimi

first <- "Diana"                       # definovanie obsahu textovej premennej first
last  <- "Ďuriančiková"                          # definovanie obsahu text. premennej last
full  <- paste(first, last)               # spojenie dvoch text. premennych do jednej (s medzerou)
full_nospace <- paste0(first, last)       # spojenie bez medzery
csv_line <- paste("hokej", "futbal", "volejbal", sep = ",")  # spojenie textov s oddelovacom ,
first; last; full; full_nospace; csv_line   # bodkočiarka tu nahradzuje odskok na novy riadok 
[1] "Diana"
[1] "Ďuriančiková"
[1] "Diana Ďuriančiková"
[1] "DianaĎuriančiková"
[1] "hokej,futbal,volejbal"

Dĺžka textového reťazca, podreťazec

x <- "Dnes je štvrtok!"
nchar(x)                 # počet znakov  v retazci "Dnes je štvrtok!"
[1] 16
substr(x, 6, 7)          # podreťazec od 6. do 7. znaku
[1] "je"

Tip: Knižnica stringr mnohé zaujímavé možnosti práce s textami, ale implicitné knižnice R pokrývajú väčšinu bežných potrieb páce s textami.


Logické (boolovské) hodnoty a premenné

Základy

c <- TRUE
d <- FALSE
!c                 # NOT
[1] FALSE
c & d              # AND
[1] FALSE
c | d              # OR
[1] TRUE
xor(c, d)          # exclusive OR - platí len jedno z c,alebo d
[1] TRUE

Logický výsledok porovnávania

111 < 234
[1] TRUE
99 >= 99
[1] TRUE
"hokej" == "hokej"
[1] TRUE
"hokej" != "futbal"   # vykricnik je tu v zmysle negacie. Napr.:   !=, !>, !<, !TRUE
[1] TRUE
!TRUE
[1] FALSE

Zložitejšie logické operácie

b <- 78
b > 66 & b < 287      # a sucasne - logicky prienik (sucin)
[1] TRUE
b < 33 | b > 55     # alebo - logicke zjednotenie (sucet)
[1] TRUE
                    # pri zlozitejsich vztahoch pouzivajte zatvorky ()

Zlučovanie viacerých log. premenných do vektora

vals <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE)   # definicia vektora s logickymi hodnotami

Numerické vektory

Generovanie vektorov

v1 <- c(3, 5, 7, 9)
v2 <- 3:13                  # postupnost 1,2,3,4,5
v3 <- seq(from = 0, to = 14, by = 0.75)  # postupnost s krokom 0.25
v4 <- rep(3, times = 7)    # 3,3,3,3,3  # 5 clenna postupnost trojak
v5 <- runif(7)             # generovanie rovnomerne rozdelenych premennych v intervale [0,1]
v6 <- rnorm(7)             # generovanie normalne rozdelenych premennych
v1; v2; v3; v4; v5
[1] 3 5 7 9
 [1]  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13
 [1]  0.00  0.75  1.50  2.25  3.00  3.75  4.50  5.25  6.00  6.75  7.50  8.25
[13]  9.00  9.75 10.50 11.25 12.00 12.75 13.50
[1] 3 3 3 3 3 3 3
[1] 0.609532402 0.335576513 0.009934135 0.039955158 0.870288751 0.805604380
[7] 0.458376820

Aritmetické operácie s vektormi

v <- c(6, 10, 13, 18)
v + 4           # kazdy prvok vektora zvacsime o 10
[1] 10 14 17 22
v * 7            # kazdy prvok vektora prenasobime 2
[1]  42  70  91 126
(v + 3) / 4
[1] 2.25 3.25 4.00 5.25
exp(v)           # exponencialna funkcia z kazdeho prvku vektora
[1] 4.034288e+02 2.202647e+04 4.424134e+05 6.565997e+07
sum(c(4,5,6),c(9,11,13))          # skalarny sucin - vysledok je skalar
[1] 48
crossprod(c(5,6,7),c(8,9,10))    # skalarny sucin - vysledok je matica 1x1
     [,1]
[1,]  164
c(3,5,7)*c(2,4,6)               # Hadamardov sucin (sucin zodpovedajucich prvkov vektora)
[1]  6 20 42

Matematické operácie s 2 vektormi rovnakého rozmeru

length(c(1,5,7,9,11))
[1] 5
length(v5)            #vektor v5 je definovany vyssie
[1] 7
c(1,2,3,4,5) + v5     # pozor, oba vektory musia mat rovnaky rozmer
[1] 1.609532 2.335577 3.009934 4.039955 5.870289 1.805604 2.458377

Indexovanie a výber niektorych prvkov vektora

x <- c(8, 66, 45, 3, 17, 90, 26)
x[1]           # indexovanie - novy jedno-prvkovy vektor - prvy prvok vektora x
[1] 8
x[2:4]         # novy vektor s druhym az stvrtym prvkom vektora x
[1] 66 45  3
x[-1]          # novy vektor - vsetky prvky vektora x okrem prvého
[1] 66 45  3 17 90 26
x[x > 10]      # novy vektor definovany prvkami x vacsimi ako 10
[1] 66 45 17 90 26
which(x > 10)  # ktore prvky zodpovedaju podmienke vacsieho ako 10?
[1] 2 3 5 6 7

Práca s chýbajúcimi hodnotami

y <- c(14, NA, 23, NA, 35)
is.na(y)
[1] FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
mean(y)                 # NA
[1] NA
mean(y, na.rm = TRUE)   # remove NAs
[1] 24

Základné štatistiky a usporiadanie prvkov vektora podľa veľkosti

z <- c(8, 13, 65, 18, 22)
mean(z)                 # priemerna hodnota
[1] 25.2
sd(z)                  # standardna odchylka
[1] 22.86263
max(z)                  # maximalna hodnota
[1] 65
summary(z)              # rychly prehlad zakladnych statistik o vektore
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
    8.0    13.0    18.0    25.2    22.0    65.0 
sort(z)                 # rastuce usporiadanie 
[1]  8 13 18 22 65
sort(z, decreasing = TRUE)  # klesajuce
[1] 65 22 18 13  8

Malé cvičenie

Vytvorte vektor w s číslami 1..45 a vypočítajte sumu všetkých párnych čísel.

w <- 1:45
sum(w[w %% 2 == 0])
[1] 506

Matice

Vytvorenie matíc

m <- matrix(1:12, nrow = 4, ncol = 5)            # hodnoty sú zadavane po stlpcoch
m_byrow <- matrix(1:12, nrow = 4, byrow = TRUE)  # hodnoty su zadavane po riadkoch
m; m_byrow
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    5    9    1    5
[2,]    2    6   10    2    6
[3,]    3    7   11    3    7
[4,]    4    8   12    4    8
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9
[4,]   10   11   12

Rozmery matice

dim(m)                   # (rows, cols)
[1] 4 5
m
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    5    9    1    5
[2,]    2    6   10    2    6
[3,]    3    7   11    3    7
[4,]    4    8   12    4    8

Adresovanie prvkov matice

m[1, 2]      # riadok 1, stlpec 2
[1] 5
m[ , 3]      # vsetky prvky v tretom stlpci - vysledok matica 3x1
[1]  9 10 11 12
m[2, ]       # vsetky prvky v druhom riadku - vysledok matica 1*3
[1]  2  6 10  2  6
m[1:2, 2:3]  # podmatica tvorena riadkami 1, 2 a stlpcami 2, 3
     [,1] [,2]
[1,]    5    9
[2,]    6   10

Maticové operácie

A <- matrix(c(1,2,3,4), nrow = 2)
B <- matrix(c(5,6,7,8), nrow = 2)

A + B        # scitanie matic
     [,1] [,2]
[1,]    6   10
[2,]    8   12
A * B        # Hadamard product - nasobenie po zodpovedajucich prvkoch
     [,1] [,2]
[1,]    5   21
[2,]   12   32
A %*% B      # nasobenie matic
     [,1] [,2]
[1,]   23   31
[2,]   34   46
t(A)         # transpozicia matice A - vymena riadkov a stlpcov
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    3    4
det(A)       # determinant matice
[1] -2
solve(A)     # inverzia matice (ak je matica regularna - teda inverzia sa da spocitat)
     [,1] [,2]
[1,]   -2  1.5
[2,]    1 -0.5

Zlučovanie vektorov do matíc

C <- cbind(1:3, 4:6)   #  - po stlpcoch 
D <- rbind(1:3, 4:6)   #  - po riadkoch 
C; D
     [,1] [,2]
[1,]    1    4
[2,]    2    5
[3,]    3    6
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6

Vypočítanie zvolenej štatistiky po riadkoch (stĺpcoch) matice

M <- matrix(1:9, nrow = 3)
M
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9
apply(M, 1, sum)   # suma po riadkoch
[1] 12 15 18
apply(M, 2, mean)  # priemery po stĺpcoch
[1] 2 5 8

Malé cvičenie

Vytvorte maticu 5x5 s hodnotami po riadkoch 1..20, vypočítajte stĺpcové sumy a súčin matíc \(M^t M\).

M2 <- matrix(1:20, nrow = 5, byrow = TRUE)
colSums(M2)
[1] 45 50 55 60
t(M2) %*% M2
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  565  610  655  700
[2,]  610  660  710  760
[3,]  655  710  765  820
[4,]  700  760  820  880
## Malé cvičenie - Môj návrh
# Vektor dní
dni <- c("Pondelok", "Utorok", "Streda", "Štvrtok", "Piatok")

# Počet zákazníkov v jednotlivých časoch dňa
dopoludnie <- c(30, 45, 35, 40, 50)
popoludnie <- c(55, 60, 58, 65, 70)
vecer <- c(40, 38, 45, 50, 55)

# Vytvorenie matice
navstevnost <- cbind(dopoludnie, popoludnie, vecer)
rownames(navstevnost) <- dni
colnames(navstevnost) <- c("Dopoludnie", "Popoludnie", "Večer")

# Farebný stĺpcový graf
bar_colors <- ifelse(popoludnie > 60, "darkorange", "lightblue")

barplot(
  t(navstevnost),    # transponujeme, aby stĺpce = dni
  beside = TRUE,     # stĺpce vedľa seba
  col = c("gold", "orange", "brown"),  # farby pre časy dňa
  names.arg = dni,
  legend.text = colnames(navstevnost),
  args.legend = list(x = "topright"),
  main = "Návštevnosť kaviarne počas týždňa",
  ylab = "Počet zákazníkov"
)

---
title: "Základné operácie v R"
author: "Diana Ďuriančiková
(s využitím ChatGPt)"
date: "Október 2025"
output: 
  html_notebook:
    toc: true
    toc_float: true
    theme: united
    highlight: tango
editor_options: 
  markdown: 
    wrap: 72
---
<style>
/* toto je čistý HTML/CSS, nie R-chunk */
body, .main-container {
  background-color: #FFE4E1 !important;
  color: #222;
}
</style>

# Globálne nastavenie Chunkov

V nižšie uvedenom Chunku je urobené základné globálne nastavenie Chunkov v celom Notebooku. 

- **echo** nastavuje, či chceme v Notebooku vypisovať jednotlivé kódy R
- **message** je nastavený na *FALSE*, čo znamená, že sa budú potláčať pracovné výstupy z R, t.j. napríklad výsledok otvárania knižníc, a niektoré iné výstupy, ktoré ale pre celkový Notebook nemajú takmer žiaden význam a sú vhodné skôr pri ladení kódov.
- **warning** nastavený na FALSE potláča zobrazenie chybových hlášok


```{r setup, include=TRUE,echo=TRUE}
knitr::opts_chunk$set(
  echo = TRUE,
  message = FALSE,
  warning = FALSE
)
```

# Úvod k základným operáciám v R

Tento notebook demonštruje **základné operácie** v jazyku R so:

- skalárnymi číslami (t.j. 1 číslo),
- textovými (znakovými) reťazcami,
- logickými (boolovskými) hodnotami a premennými,
- (numerickými) vektormi,
- maticami.

Tam, kde je to užitočné, sú zahrnuté malé cvičenia.

---

# Skaláre (jednočíselné hodnoty)

## Numerické skaláre

```{r}
# Priradenie konštanty do premennej
a <- 9
b <- 6

# Arithmetic
sum_ab      <- a + b        # sucet
diff_ab     <- a - b        # rozdiel
prod_ab     <- a * b        # násobenie
quot_ab     <- a / b        # delenie
power_ab    <- a ^ b        # umocňovanie
mod_ab      <- a %% 4       # zbytok po delení tromi (tzv modulo)

# Rounding
round_b   <- round(b)       # zaokruhlovanie smerom k najblizsiemu celemu cislu
ceil_b    <- ceiling(b)     # najblizsie vyssie cele cislo
floor_b   <- floor(b)       # najblizsie nizsie cele cislo

a; b
sum_ab; diff_ab; prod_ab; quot_ab; power_ab; mod_ab;
round_b; ceil_b; floor_b

```

**Poznámky**

- `^` operátor umocňovania.
- `%%` je modulo, teda zbytok po delení, 
- `round(x, digits = 0)` zaokrúhľovanie na určitý počet desatinných miest (digits=). ak digits = 0, potom ide o celočíselné zaokrúhľovanie


## Malé cvičenie

> Vypočítajte:

$$\frac{(190^3-400)}{4}-10000 -\frac{(80^2-40)}{2}$$ 

```{r}
(190^3-400)/4-10000 -(80^2-40)/2
```

---

# Text 

## Vytváranie textovými premennými a práca s nimi

```{r}
first <- "Diana"                       # definovanie obsahu textovej premennej first
last  <- "Ďuriančiková"                          # definovanie obsahu text. premennej last
full  <- paste(first, last)               # spojenie dvoch text. premennych do jednej (s medzerou)
full_nospace <- paste0(first, last)       # spojenie bez medzery
csv_line <- paste("hokej", "futbal", "volejbal", sep = ",")  # spojenie textov s oddelovacom ,
first; last; full; full_nospace; csv_line   # bodkočiarka tu nahradzuje odskok na novy riadok 
```

## Dĺžka textového reťazca, podreťazec

```{r}
x <- "Dnes je štvrtok!"
nchar(x)                 # počet znakov  v retazci "Dnes je štvrtok!"
substr(x, 6, 7)          # podreťazec od 6. do 7. znaku
```


> Tip: Knižnica **stringr** mnohé zaujímavé možnosti práce s textami, ale implicitné knižnice R pokrývajú väčšinu bežných potrieb páce s textami.

---

# Logické (boolovské) hodnoty a premenné

## Základy

```{r}
c <- TRUE
d <- FALSE
!c                 # NOT
c & d              # AND
c | d              # OR
xor(c, d)          # exclusive OR - platí len jedno z c,alebo d
```

## Logický výsledok porovnávania

```{r}
111 < 234
99 >= 99
"hokej" == "hokej"
"hokej" != "futbal"   # vykricnik je tu v zmysle negacie. Napr.:   !=, !>, !<, !TRUE
!TRUE
```

## Zložitejšie logické operácie

```{r}
b <- 78
b > 66 & b < 287      # a sucasne - logicky prienik (sucin)
b < 33 | b > 55     # alebo - logicke zjednotenie (sucet)
                    # pri zlozitejsich vztahoch pouzivajte zatvorky ()
```

## Zlučovanie viacerých log. premenných do vektora

```{r}
vals <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE)   # definicia vektora s logickymi hodnotami
```

---

# Numerické vektory

## Generovanie vektorov

```{r}
v1 <- c(3, 5, 7, 9)
v2 <- 3:13                  # postupnost 1,2,3,4,5
v3 <- seq(from = 0, to = 14, by = 0.75)  # postupnost s krokom 0.25
v4 <- rep(3, times = 7)    # 3,3,3,3,3  # 5 clenna postupnost trojak
v5 <- runif(7)             # generovanie rovnomerne rozdelenych premennych v intervale [0,1]
v6 <- rnorm(7)             # generovanie normalne rozdelenych premennych
v1; v2; v3; v4; v5
```

## Aritmetické operácie s vektormi

```{r}
v <- c(6, 10, 13, 18)
v + 4           # kazdy prvok vektora zvacsime o 10
v * 7            # kazdy prvok vektora prenasobime 2
(v + 3) / 4
exp(v)           # exponencialna funkcia z kazdeho prvku vektora
sum(c(4,5,6),c(9,11,13))          # skalarny sucin - vysledok je skalar
crossprod(c(5,6,7),c(8,9,10))    # skalarny sucin - vysledok je matica 1x1
c(3,5,7)*c(2,4,6)               # Hadamardov sucin (sucin zodpovedajucich prvkov vektora)
```

## Matematické operácie s 2 vektormi rovnakého rozmeru

```{r}
length(c(1,5,7,9,11))
length(v5)            #vektor v5 je definovany vyssie
c(1,2,3,4,5) + v5     # pozor, oba vektory musia mat rovnaky rozmer
```

## Indexovanie a výber niektorych prvkov vektora

```{r}
x <- c(8, 66, 45, 3, 17, 90, 26)
x[1]           # indexovanie - novy jedno-prvkovy vektor - prvy prvok vektora x
x[2:4]         # novy vektor s druhym az stvrtym prvkom vektora x
x[-1]          # novy vektor - vsetky prvky vektora x okrem prvého
x[x > 10]      # novy vektor definovany prvkami x vacsimi ako 10
which(x > 10)  # ktore prvky zodpovedaju podmienke vacsieho ako 10?
```

## Práca s chýbajúcimi hodnotami

```{r}
y <- c(14, NA, 23, NA, 35)
is.na(y)
mean(y)                 # NA
mean(y, na.rm = TRUE)   # remove NAs
```

## Základné štatistiky a usporiadanie prvkov vektora podľa veľkosti

```{r}
z <- c(8, 13, 65, 18, 22)
mean(z)                 # priemerna hodnota
sd(z)                  # standardna odchylka
max(z)                  # maximalna hodnota
summary(z)              # rychly prehlad zakladnych statistik o vektore
sort(z)                 # rastuce usporiadanie 
sort(z, decreasing = TRUE)  # klesajuce
```

## Malé cvičenie
> Vytvorte vektor `w` s číslami 1..45 a vypočítajte sumu všetkých párnych čísel.

```{r}
w <- 1:45
sum(w[w %% 2 == 0])
```

---

# Matice

## Vytvorenie matíc

```{r}
m <- matrix(1:12, nrow = 4, ncol = 5)            # hodnoty sú zadavane po stlpcoch
m_byrow <- matrix(1:12, nrow = 4, byrow = TRUE)  # hodnoty su zadavane po riadkoch
m; m_byrow
```

## Rozmery matice

```{r}
dim(m)                   # (rows, cols)
m
```

## Adresovanie prvkov matice

```{r}
m[1, 2]      # riadok 1, stlpec 2
m[ , 3]      # vsetky prvky v tretom stlpci - vysledok matica 3x1
m[2, ]       # vsetky prvky v druhom riadku - vysledok matica 1*3
m[1:2, 2:3]  # podmatica tvorena riadkami 1, 2 a stlpcami 2, 3
```

## Maticové operácie

```{r}
A <- matrix(c(1,2,3,4), nrow = 2)
B <- matrix(c(5,6,7,8), nrow = 2)

A + B        # scitanie matic
A * B        # Hadamard product - nasobenie po zodpovedajucich prvkoch
A %*% B      # nasobenie matic
t(A)         # transpozicia matice A - vymena riadkov a stlpcov
det(A)       # determinant matice
solve(A)     # inverzia matice (ak je matica regularna - teda inverzia sa da spocitat)
```

## Zlučovanie vektorov do matíc 

```{r}
C <- cbind(1:3, 4:6)   #  - po stlpcoch 
D <- rbind(1:3, 4:6)   #  - po riadkoch 
C; D
```

## Vypočítanie zvolenej štatistiky po riadkoch (stĺpcoch) matice

```{r}
M <- matrix(1:9, nrow = 3)
M
apply(M, 1, sum)   # suma po riadkoch
apply(M, 2, mean)  # priemery po stĺpcoch
```

## Malé cvičenie

> Vytvorte maticu 5x5 s hodnotami po riadkoch 1..20, vypočítajte stĺpcové sumy a súčin matíc \(M^t M\).

```{r}
M2 <- matrix(1:20, nrow = 5, byrow = TRUE)
colSums(M2)
t(M2) %*% M2
```

```{r}
## Malé cvičenie - Môj návrh
# Vektor dní
dni <- c("Pondelok", "Utorok", "Streda", "Štvrtok", "Piatok")

# Počet zákazníkov v jednotlivých časoch dňa
dopoludnie <- c(30, 45, 35, 40, 50)
popoludnie <- c(55, 60, 58, 65, 70)
vecer <- c(40, 38, 45, 50, 55)

# Vytvorenie matice
navstevnost <- cbind(dopoludnie, popoludnie, vecer)
rownames(navstevnost) <- dni
colnames(navstevnost) <- c("Dopoludnie", "Popoludnie", "Večer")

# Farebný stĺpcový graf
bar_colors <- ifelse(popoludnie > 60, "darkorange", "lightblue")

barplot(
  t(navstevnost),    # transponujeme, aby stĺpce = dni
  beside = TRUE,     # stĺpce vedľa seba
  col = c("gold", "orange", "brown"),  # farby pre časy dňa
  names.arg = dni,
  legend.text = colnames(navstevnost),
  args.legend = list(x = "topright"),
  main = "Návštevnosť kaviarne počas týždňa",
  ylab = "Počet zákazníkov"
)
```




