4  Matrizes

Matrizes são vetores bidimensionais que possuem o atributo dimensão. Por serem vetores, comportam apenas uma classe de elementos:

x<-1:20
x
attributes(x)
m<-matrix(x, 4, 5)
m
attributes(m)
dim(x)<-c(4,5)
x
identical(x, m)
a<-1:5
b<--1:-5
c<-c(3, 6, 4, 9, 1)
# a função cbind() concatena colunas
m<-cbind(a, b, c)       
m
# a função rbind() concatena linhas  
m1<-rbind(a, b, c)
m1
# elementos são acessados pelos índices das duas dimenções [linha, coluna]
m[1,3]
# toda a linha
m[1, ]
m[2:3, ]
# atribuição
m[1,]<-NA
m

Como são vetores, matrizes comportam somente uma classe de elementos

4.1 Arrays

Um array é um vetor que possui mais de duas dimensões:

# criando um vetor multidimensional com 4 matrizes de 5 linhas e 10 colunas
ar<-array(1:200, c(5, 10, 4))
ar
# acessando a primeira matriz [linha, coluna, matriz]
ar[,,1]

4.2 Listas

Listas são tipos especiais de vetores que comportam elementos de diferentes classes:

a <- c(1, 3, NA, 7, 9)
b<-matrix(1:200, 20,10)
c<-"Gol do Gremio"
z<-factor(c("alto", "baixo", "medio"))
ls<-list(a, b, c, z)
# cada elemento da lista aparece com [[]]
ls                    
# a função vector() pode criar listas vazias
ls1<-vector("list", 5)   
ls1

4.2.1 Trabalhando com listas

Listas podem ser acessadas com os operadores [], [[]] e $ (para listas nomeadas):

# [] extrai uma lista
ls[1]        
# [[]] extrai o objeto interno
ls[[1]]           
class(ls[1])
class(ls[[1]])
# posição na lista e posição no elemento
ls[[c(1,2)]]      
ls[[2]][2,]
names(ls)<-c("Arilson", "Roger", "Paulo Nunes", "Jardel")
ls$Roger

4.3 Desafio

Pratique sem IA!

Os desafios a seguir foram criados para ajudá-lo a desenvolver suas habilidades de forma independente.
Evite o uso de Inteligência Artificial e tente resolver os problemas por conta própria.
Aprender com a prática fortalecerá seu raciocínio e aprofundará seu conhecimento! 🚀

  1. Considere o seguinte vetor:
x <- 1:18

  1. Com este vetor, construa uma matriz de 6 linhas e 3 colunas de duas maneiras diferentes.

  2. Adicione o seguinte vetor como um coluna da matriz:

v <- letters[1:6]

  1. O que acontece quando juntamos este vetor à matriz?

  2. Atribua nomes às colunas e às linhas:

  1. Considere a seguinte matriz:
set.seed(1)
m <- matrix(sample(1:100, 20), nrow = 4, ncol = 5)

  1. Ordene, de maneira crescente, as linhas da matriz de acordo com os valores da coluna 1.

  2. Exclua as colunas 2 e 4 desta matriz.

  3. Crie um outro objeto para guardar o valor da soma das colunas desta matriz.

  1. Considere o objeto ‘x’:
x <- list(list(list()))

# A função 'str()' mostra a estrutura de um objeto.
str(x) 

# A função 'is.recursive()' indica se um objeto é recursivo
is.recursive(x) 


# Agora conside a seguinte lista:
ls <- list(list(1, 2), 1:10, letters[1:5])

  1. Como os objetos da classe das listas diferem dos vetores atômicos?

  2. Use a função ‘length’ na lista ‘ls’ acima. O que ela retorna?

  3. Qual a classe de cada elemento desta lista?

  4. Atribua nomes a cada um elementos desta lista.

  5. Qual é a diferença entre as saídas dos dois comandos abaixo?

ls[2]
ls[[2]]
  1. Obtenha os valores (acesse os elementos de duas formas diferentes):
## 1) do 3º elemento da 2ª posição da lista:



## 2) os elementos 1 ao 4 da terceira posição da lista.
  1. Considere o vetor:
b <- 1:12

Com este vetor, crie dois objetos do tipo ‘array’, usando duas abordagens diferentes.