Summary  
This chapter covers how to create matrices by binding vectors as rows or as columns using rbind() and cbind() functions.  

General domain of usage  
Data analysis

**Matriisi** on **kaksiulotteinen** tietorakenne, jossa jokainen alkio määritellään rivin ja sarakkeen perusteella, ja kaikkien alkioiden tulee olla **samaa tietotyyppiä**.

Määritelmä

R:ssä matriiseja voidaan luoda eri tavoilla. Yleisimpiä ovat vektorien yhdistäminen riveiksi tai sarakkeiksi.

## Matriisin luominen riveistä
Matriisin voi luoda yhdistämällä vektoreita riveiksi `rbind()`-funktiolla.

row_1 = c(1, 2, 3)
row_2 = c(4, 5, 6)

# Bind rows into a matrix
rbind(row_1, row_2)

Tämä tuottaa matriisin, jossa on **kaksi riviä** ja **kolme saraketta**.

## Matriisin luominen sarakkeista
Vaihtoehtoisesti matriisin voi luoda yhdistämällä vektoreita sarakkeiksi `cbind()`-funktion avulla.

col_1 = c(1, 2, 3)
col_2 = c(4, 5, 6)

# Bind columns into a matrix
cbind(col_1, col_2)

Tämä tuottaa matriisin, jossa on **kolme riviä** ja **kaksi saraketta**.

# =====================================================================
# 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
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

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 и перехватываем консольный вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("a", "b"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$a) && !is.null(res$values$b) &&
        identical(res$values$a, 1:4) && identical(res$values$b, 5:8)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variables 'a' and 'b' are declared correctly (1:4 and 5:8)",
    sprintf("Expected a = 1:4 and b = 5:8. Got: a=%s, b=%s",
            paste(res$values$a, collapse = ","), paste(res$values$b, collapse = ",")))
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok <- grepl("a", out) && grepl("b", out) &&
        grepl("1", out) && grepl("2", out) && grepl("3", out) && grepl("4", out) &&
        grepl("5", out) && grepl("6", out) && grepl("7", out) && grepl("8", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains combined results of rbind(a,b) and cbind(a,b)",
    sprintf("Expected console output to include both row- and column-bound results. Actual: %s", out)
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  # Перевіряємо логічно правильність rbind
  r_test <- rbind(res$values$a, res$values$b)
  ok <- all(r_test[1, ] == 1:4) && all(r_test[2, ] == 5:8)

  dynamic_test(
    ok,
    "rbind(a,b) combines vectors as rows correctly",
    "Expected first row = 1:4, second row = 5:8"
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  # Перевіряємо логічно правильність cbind
  c_test <- cbind(res$values$a, res$values$b)
  ok <- all(c_test[, 1] == 1:4) && all(c_test[, 2] == 5:8)

  dynamic_test(
    ok,
    "cbind(a,b) combines vectors as columns correctly",
    "Expected first column = 1:4, second column = 5:8"
  )
}


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

Hanki vankka ymmärrys R:stä, yhdestä laajimmin käytetyistä kielistä data-analyysissä. Tutustu perusdatalajeihin ja yksiulotteisiin arvoihin, ja etene moniulotteisiin rakenteisiin, kuten matriiseihin, data frameihin ja listoihin. Kehitä taidot, joita tarvitaan R:n tehokkaaseen soveltamiseen tilastollisessa analyysissä ja dataohjautuvassa päätöksenteossa.

Opi R:n syntaksin perusteet, kuten aritmetiikka, muuttujat, tulostusfunktiot ja kommentit. Syvennä ymmärrystäsi laskennallisesta logiikasta harjoitusten avulla.

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

Kehitä kykyä hallita kategorista dataa tehokkaasti. Opi jäsentämään, ryhmittelemään ja tulkitsemaan 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 aineistoja tietoon perustuvien päätösten tueksi.

Opi, miten listat laajentavat vektorien ominaisuuksia mahdollistamalla erilaisten tyyppien ja pituuksien alkioiden tallentamisen. Kehitä kykyä luoda, käsitellä ja muokata listoja monimutkaisten tietorakenteiden järjestämiseksi.

Matriisien Ymmärtäminen

Matriisin luominen riveistä

Esimerkki

Matriisin luominen sarakkeista

Esimerkki

Ratkaisu

Awesome!

Matriisien Ymmärtäminen

Matriisin luominen riveistä

Esimerkki

Matriisin luominen sarakkeista

Esimerkki

Ratkaisu