Summary  
This chapter explains how to perform element-wise and scalar arithmetic operations on vectors and how to apply aggregate functions like sum() and mean() directly to vector data.

General domain of usage  
Data analysis

Vektorit R:ssä tukevat aritmeettisia operaatioita. Operaatioita voidaan suorittaa alkioittain kahden samanpituisen vektorin välillä tai vektorin ja yksittäisen luvun välillä (soveltaen jokaiseen alkioon).

## Alkioittaiset operaatiot
**Samanpituiset** vektorit voidaan yhdistää aritmeettisilla operaattoreilla, jolloin tulokset lasketaan alkioittain.

a <- c(10, 20, 30)
b <- c(40, 25, 5)

# Addition (element by element)
c <- a + b
c

## Skalaariset operaatiot
**Yksittäinen luku** voidaan yhdistää vektoriin, jolloin operaatio kohdistuu jokaiseen alkioon erikseen.

a <- c(10, 20, 30)
b <- c(40, 25, 5)
c <- a + b

# Multiply each element by 2
d <- c * 2
d

## Aggregaattifunktiot
R sisältää myös useita funktioita, kuten `sum()` ja `mean()`, jotka toimivat suoraan vektoreilla.

a <- c(10, 20, 30)
b <- c(40, 25, 5)
c <- a + b
d <- c * 2

# Calculate the sum
sum(d)
# Calculate the average
mean(d)

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Один раз выполняем пользовательский файл в отдельном окружении
#     через run_user_code(...). Получаем:
#       - res$values$...  — переменные из окружения
#       - res$logs        — весь печатный вывод (включая результаты выражений)
#  2) Каждый кейс — отдельный dynamic_test(...), то есть отдельная строка
#     в отчёте, с «говорящим» названием (успех/ошибка).
# =====================================================================

library(testthat)
source(testthat::test_path("helper-run_user_code.R"), local = TRUE)

# Ищем user_code.R в двух вариантах:
#  1) в корне проекта:        ../../user_code.R  (относительно tests/testthat)
#  2) рядом с тестами:        user_code.R        (внутри tests/testthat)
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

# Нормализуем пути, оставляем существующие
candidates_norm <- vapply(candidates, function(p) {
  tryCatch(normalizePath(p, winslash = "/", mustWork = FALSE), error = function(e) NA_character_)
}, character(1))

exists_flags <- file.exists(candidates_norm)
if (!any(exists_flags)) {
  stop(
    sprintf(
      "user_code.R not found.\nChecked paths:\n  - %s\nWorking dir: %s",
      paste(candidates, collapse = "\n  - "),
      getwd()
    )
  )
}

user_file <- candidates_norm[which(exists_flags)[1]]

# Выполняем user_code.R один раз, извлекаем переменные и перехватываем вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("prices", "items", "sold", "revenue"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- all(c("prices", "items", "sold", "revenue") %in% names(res$values)) &&
        is.numeric(res$values$prices) &&
        is.numeric(res$values$sold) &&
        is.numeric(res$values$revenue)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variables 'prices', 'items', 'sold', and 'revenue' are declared and numeric",
    "Expected all variables (prices, items, sold, revenue) to be declared and numeric."
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  expected_revenue <- res$values$prices * res$values$sold
  ok <- identical(res$values$revenue, expected_revenue)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'revenue' equals prices * sold",
    sprintf("Expected revenue = prices * sold. Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(res$values$revenue)), collapse = ' '))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok <- grepl("The total revenue is *5050", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains 'The total revenue is 5050'",
    sprintf("Expected console output to include 'The total revenue is 5050'. Actual: %s", out)
  )
}


test_hidden.R

# =====================================================================
# ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ХЕЛПЕРЫ ДЛЯ ТЕСТОВ
#
# Файл называется helper-*.R: testthat автоматически подхватывает такие
# файлы перед выполнением любых тестов в каталоге tests/testthat.
# =====================================================================

# -----------------------------------------------------------------------------
# run_user_code(...)
#  - безопасно запускает user_code.R в отдельном окружении (env)
#  - перехватывает ВЕСЬ вывод (stdout): как результаты выражений, так и print()/cat()
#  - возвращает:
#       values  — список запрошенных переменных (по именам из аргумента capture)
#       logs    — вектор строк перехваченного вывода
#       env     — окружение, где выполнялся user_code (можно исследовать при необходимости)
#
# ПАРАМЕТРЫ:
#   file        — путь к user_code.R
#   capture     — character-вектор имён переменных, которые нужно извлечь после выполнения
#   inject      — список объектов/функций, которые нужно «подложить» в среду исполнения
#                 (можно использовать для моков/маскировки опасных функций: system, file.remove и т.д.)
#   echo        — печатать код при исполнении (обычно FALSE)
#   print.eval  — ПЕЧАТАТЬ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫРАЖЕНИЙ. Ключевая опция, чтобы строки вида
#                 `prices['Armchair']` попадали в stdout без явного print().
#
# БЕЗОПАСНОСТЬ:
#   - В базовом R нет полноценной «песочницы». Мы изолируем код в новом env,
#     но ОС-доступ не блокируется магически.
#   - Для задач онлайн-платформы можно частично «глушить» опасные вызовы через inject,
#     например:
#       inject = list(
#         system      = function(...) stop("system disabled"),
#         file.remove = function(...) stop("file.remove disabled")
#       )
# -----------------------------------------------------------------------------
run_user_code <- function(
  file = "user_code.R",
  capture = character(0),
  inject = list(),
  echo = FALSE,
  print.eval = TRUE
) {
  # Бросаем явную ошибку, если файла нет (проще диагностировать)
  stopifnot(file.exists(file))

  # Изолированное окружение: parent=baseenv() (без лишних пользовательских объектов сверху)
  env <- new.env(parent = baseenv())

  # Подмешиваем моки/данные в окружение (при необходимости)
  if (length(inject)) list2env(inject, envir = env)

  # ВАЖНО: перехватываем весь вывод выполнения файла.
  # source(..., local=env, echo, print.eval) исполняет код ВНУТРИ env.
  # print.eval=TRUE заставляет R печатать результаты выражений (как в консоли),
  # что позволяет проверять «голые» выражения без print().
  logs <- utils::capture.output(
    base::source(file, local = env, echo = echo, print.eval = print.eval)
  )

  # Собираем запрошенные значения переменных
  values <- setNames(vector("list", length(capture)), capture)
  for (nm in capture) {
    if (exists(nm, envir = env, inherits = FALSE)) {
      values[[nm]] <- get(nm, envir = env, inherits = FALSE)
    } else {
      values[[nm]] <- NULL
    }
  }

  list(values = values, logs = logs, env = env)
}

# -----------------------------------------------------------------------------
# dynamic_test(condition, success, failure)
#  - Создаёт ОДИН тест с «динамическим» названием.
#  - Если condition=TRUE → тест называется success.
#  - Если condition=FALSE → тест называется failure, и тест проваливается.
#  - Используем настоящую expectation (expect_true(TRUE)), чтобы репортёры всегда
#    печатали имя успеха (TAP, progress и т.д.).
# -----------------------------------------------------------------------------
dynamic_test <- function(condition, success, failure) {
  if (isTRUE(condition)) {
    testthat::test_that(success, {
      testthat::expect_true(TRUE)
    })
  } else {
    testthat::test_that(failure, {
      testthat::fail(failure)
    })
  }
}
# =====================================================================

helper-run_user_code.R

Saavuta vankka ymmärrys R:stä, yhdestä laajimmin käytetyistä kielistä data-analyysissä. Tutustu perusdatatyyppeihin ja yksiulotteisiin arvoihin, ja etene moniulotteisiin rakenteisiin, kuten matriiseihin, datafreimeihin ja listoihin. Rakenna taidot, joita tarvitaan R:n tehokkaaseen soveltamiseen tilastollisessa analyysissä ja dataohjatussa päätöksenteossa.

Opi R-syntaksin perusteet, kuten aritmetiikka, muuttujat, tulostusfunktiot ja kommentit. Vahvista ymmärrystäsi laskennallisesta logiikasta harjoitusten avulla.

Tutustu R:n tietotyyppeihin ja ymmärrä niiden rooli datan käsittelyssä. Kehitä taitoja vektorien käytössä olennaisina rakenteina tiedon järjestämisessä ja analysoinnissa.

Kehitä kykyä hallita kategorista dataa tehokkaasti. Opi, kuinka jäsentää, ryhmitellä ja tulkita arvoja muuntamalla raaka data selkeiksi kategorioiksi.

Ymmärrä, kuinka esittää ja käsitellä jäsenneltyä kaksiulotteista dataa. Vahvista osaamista matriisien muuntelussa, nimeämisessä ja operaatioiden soveltamisessa analyyttisiin tehtäviin.

Hallitse R:n yleisimmin käytetty tietorakenne taulukkomuotoisen tiedon käsittelyyn. Opi järjestämään, muuntamaan ja analysoimaan tietoaineistoja tietoon perustuvien päätösten tueksi.

Opi, kuinka listat laajentavat vektorien ominaisuuksia tallentamalla eri tyyppisiä ja pituisia alkioita. Kehitä kykyä luoda, käyttää ja muokata listoja monimutkaisten tietorakenteiden järjestämiseksi.

Item	Price	Items sold
Sofa	$340	5
Armchair	$150	7
Dining table	$115	3
Dining chair	$45	15
Bookshelf	$160	8

Operaatiot Vektoreilla

Alkioittaiset operaatiot

Esimerkki

Skalaariset operaatiot

Esimerkki

Aggregaattifunktiot

Esimerkki

Ratkaisu