Summary  
This chapter covers element-wise multiplication of a matrix row by a vector, emphasizing that the number of matrix rows must match the vector’s length.  

General domain of usage  
Financial data analysis

Si vous souhaitez multiplier les lignes (ou les colonnes) par des valeurs différentes, la longueur du vecteur utilisé doit correspondre au nombre de lignes (ou de colonnes) de la matrice. Cela garantit que chaque élément de ligne (ou de colonne) est multiplié par la valeur correspondante.

Remarque

# =====================================================================
# 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("sellings", "prices", "items", "income"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$sellings) &&
        is.matrix(res$values$sellings) &&
        !is.null(res$values$prices) &&
        all(names(res$values$prices) == c('Sofa', 'Armchair', 'Dining table', 'Dining chair', 'Bookshelf'))

  dynamic_test(
    ok,
    "Variables 'sellings' and 'prices' are declared correctly with item names",
    "Expected 'sellings' to be matrix and 'prices' to have correct item names."
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  ok <- identical(rownames(res$values$sellings), c('Sofa', 'Armchair', 'Dining table', 'Dining chair', 'Bookshelf')) &&
        identical(colnames(res$values$sellings), c('March', 'April', 'May'))

  dynamic_test(
    ok,
    "Matrix 'sellings' has correct row and column names after transposition",
    sprintf("Expected rownames Sofa..Bookshelf and colnames March..May. Got rows: %s, cols: %s",
            paste(rownames(res$values$sellings), collapse = ", "),
            paste(colnames(res$values$sellings), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  row_sums <- c(100, 129, 116)
  ok <- all(row_sums == c(100, 129, 116))

  dynamic_test(
    ok,
    "rowSums(sellings) are correct before transposition (100, 129, 116)",
    "Expected row sums: 100, 129, 116."
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  inc <- res$values$income
  ok <- !is.null(inc) &&
        is.matrix(inc) &&
        all(round(colSums(inc)) == c(14675, 24450, 15030))

  dynamic_test(
    ok,
    "Monthly revenues (colSums(income)) are correct: 14675, 24450, 15030",
    sprintf("Expected colSums(income) = 14675, 24450, 15030. Got: %s",
            paste(round(colSums(inc)), collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 5 ----------
{
  total_income <- sum(res$values$income)
  ok <- identical(round(total_income), 54155)

  dynamic_test(
    ok,
    "Total revenue (sum(income)) is correct: 54155",
    sprintf("Expected total revenue = 54155. Got: %s", total_income)
  )
}

# ---------- CASE 6 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok <- grepl("100", out) && grepl("129", out) && grepl("116", out) &&
        grepl("14675", out) && grepl("24450", out) &&
        grepl("15030", out) && grepl("54155", out) &&
        grepl("March", out) && grepl("April", out) && grepl("May", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains all monthly totals and overall revenue",
    sprintf("Expected console output to include 100,129,116,14675,24450,15030,54155. 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

Acquérir une compréhension solide de R, l’un des langages les plus utilisés pour l’analyse de données. Explorer les types de données fondamentaux et les valeurs unidimensionnelles, puis progresser vers des structures multidimensionnelles, y compris les matrices, les data frames et les listes. Développer les compétences nécessaires pour appliquer R efficacement dans l’analyse statistique et la prise de décision basée sur les données.

Découvrez les éléments essentiels de la syntaxe R, tels que l'arithmétique, les variables, les fonctions d'affichage et les commentaires. Renforcez votre compréhension de la logique computationnelle grâce à des exercices.

Découvrez les types de données en R et comprenez leur rôle dans la gestion des données. Développez des compétences dans l'utilisation des vecteurs en tant que structures essentielles pour organiser et analyser l'information.

Développer la capacité à gérer efficacement les données catégorielles. Découvrir comment structurer, regrouper et interpréter les valeurs en convertissant des données brutes en catégories claires.

Comprendre comment représenter et manipuler des données structurées bidimensionnelles. Acquérir de l'assurance dans la transformation, l'étiquetage et l'application d'opérations sur des matrices pour des tâches analytiques.

Maîtriser la structure de données la plus utilisée dans R pour les informations tabulaires. Apprendre à organiser, transformer et extraire des informations à partir de jeux de données pour soutenir les décisions basées sur les données.

Découvrez comment les listes vont au-delà des vecteurs en stockant des éléments de types et de longueurs différents. Acquisition des compétences pour créer, accéder et modifier des listes afin d'organiser des structures de données complexes.

Month	Sofa	Armchair	Dining table	Dining chair	Bookshelf
March	16	21	30	23	10
April	40	39	13	21	16
May	11	21	36	32	16

Défi : Ventes et Revenus

Solution