Summary  
This chapter covers assigning and using row and column names for matrices to access elements and submatrices by label rather than numeric indices.

General domain of usage  
Data analysis

数値インデックスで行列要素を参照する代わりに、行や列に名前を付けることが可能。これにより、大きな行列の可読性と操作性が向上。

## 名前の割り当て
`rownames()` および `colnames()` 関数を使用して、行や列にラベルを追加。

m <- matrix(1:9, nrow = 3, byrow = TRUE)

# Assign row names
rownames(m) <- c("r1", "r2", "r3")
# Assign column names
colnames(m) <- c("c1", "c2", "c3")

m

名前の数は、行または列の数と一致している必要があります。

注意

## 名前によるアクセス
名前を割り当てると、それらを使って要素や行・列全体を抽出可能。

num <- 1:9
m <- matrix(num, nrow = 3, ncol = 3, byrow = T)
rownames(m) <- c('r1', 'r2', 'r3')
colnames(m) <- c('c1', 'c2', 'c3')

# Extract element at row "r2", column "c1" (value 4)
m["r2", "c1"]
# Extract the entire first row
m["r1",]

インデックスの代わりに名前を使用することで、コードの可読性が向上し、エラーが発生しにくくなります。

# =====================================================================
# 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"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$sellings) && is.matrix(res$values$sellings)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'sellings' is declared and is a matrix",
    "Expected variable 'sellings' to exist and be a matrix."
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  expected_rows <- c("March", "April", "May")
  ok <- identical(rownames(res$values$sellings), expected_rows)

  dynamic_test(
    ok,
    "Matrix 'sellings' has correct row names (March, April, May)",
    sprintf("Expected rownames: %s. Got: %s",
            paste(expected_rows, collapse = ", "),
            paste(rownames(res$values$sellings), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  expected_cols <- c("Sofa", "Armchair", "Dining_table", "Dining_chair", "Bookshelf")
  ok <- identical(colnames(res$values$sellings), expected_cols)

  dynamic_test(
    ok,
    "Matrix 'sellings' has correct column names",
    sprintf("Expected colnames: %s. Got: %s",
            paste(expected_cols, collapse = ", "),
            paste(colnames(res$values$sellings), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  expected_values <- matrix(
    c(16,21,30,23,10,40,39,13,21,16,11,21,36,32,16),
    nrow = 3, byrow = TRUE
  )
  ok <- all(res$values$sellings == expected_values)

  dynamic_test(
    ok,
    "Matrix 'sellings' has correct numeric values",
    "Expected numeric data to match defined matrix values (16,21,30,...,16)."
  )
}

# ---------- CASE 5 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok <- grepl("March", out) && grepl("April", out) && grepl("May", out) &&
        grepl("Sofa", out) && grepl("Armchair", out) &&
        grepl("Dining_table", out) && grepl("Dining_chair", out) &&
        grepl("Bookshelf", out) &&
        grepl("16", out) && grepl("21", out) && grepl("30", out) &&
        grepl("40", out) && grepl("39", out) && grepl("13", out) &&
        grepl("36", out) && grepl("32", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains all row and column names with key values",
    sprintf("Expected console output to include matrix names and key numbers. 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

データ分析で最も広く使用されている言語の一つであるRについて、確かな理解を身につけます。基本的なデータ型や一次元の値を学び、次に行列、データフレーム、リストなどの多次元構造へと進みます。統計解析やデータ駆動型の意思決定にRを効果的に活用するためのスキルを習得します。

算術演算、変数、出力関数、コメントなど、Rの構文の基本を学びます。演習を通じて計算論理の理解を深めます。

Rのデータ型を探求し、データ処理におけるその役割を理解します。情報の整理と分析に不可欠な構造としてベクトルを扱うスキルを身につけます。

カテゴリカルデータを効果的に管理する能力を身につけます。生データを明確なカテゴリに変換することで、値を構造化し、グループ化し、解釈する方法を学びます。

構造化された二次元データを表現し、操作する方法を理解します。分析作業のために、行列の変換、ラベリング、演算の適用に自信を持てるようになります。

Rで最も広く使用されている表形式データ構造を習得します。データセットを整理し、変換し、洞察を抽出して、データ駆動型の意思決定を支援します。

リストがベクトルを超えて、異なる型や長さの要素を格納できることを学びます。複雑なデータ構造を整理するために、リストの作成、アクセス、変更の能力を身につけます。

行と列のラベリング

名前の割り当て

例

名前によるアクセス

例

解答

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