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

I stedet for å referere til matriseelementer med numeriske indekser, kan du tilordne navn til rader og kolonner. Dette gjør store matriser lettere å lese og navigere.

## Tilordning av navn
Du kan bruke funksjonene `rownames()` og `colnames()` for å legge til etiketter på rader og kolonner.

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

Antall navn må samsvare med antall rader eller kolonner i matrisen.

Merk

## Tilgang via navn
Når navn er tildelt, kan du hente ut elementer eller hele rader/kolonner ved å bruke dem.

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",]

Å bruke navn i stedet for indekser gjør koden mer lesbar og mindre utsatt for feil.

# =====================================================================
# 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

Få en solid forståelse av R, et av de mest brukte språkene for dataanalyse. Utforsk grunnleggende datatyper og endimensjonale verdier, og gå deretter videre til flerdimensjonale strukturer, inkludert matriser, data frames og lister. Bygg ferdighetene som trengs for å bruke R effektivt i statistisk analyse og datadrevne beslutningsprosesser.

Lær det grunnleggende om R-syntaks, som aritmetikk, variabler, utskriftsfunksjoner og kommentarer. Styrk forståelsen av beregningslogikk gjennom øvelser.

Utforsk Rs datatyper og forstå deres rolle i håndtering av data. Bygg ferdigheter i å arbeide med vektorer som essensielle strukturer for organisering og analyse av informasjon.

Utvikle evnen til å håndtere kategoriske data effektivt. Lær hvordan du strukturerer, grupperer og tolker verdier ved å konvertere rådata til tydelige kategorier.

Forstå hvordan man representerer og arbeider med strukturert todimensjonale data. Bygg trygghet i å transformere, merke og anvende operasjoner på matriser for analytiske oppgaver.

Behersk den mest brukte datastrukturen i R for tabulær informasjon. Lær å organisere, transformere og hente innsikt fra datasett for å støtte datadrevne beslutninger.

Lær hvordan lister går utover vektorer ved å lagre elementer av ulike typer og lengder. Utvikle ferdigheter i å opprette, få tilgang til og endre lister for å organisere komplekse datastrukturer.

Merking av Rader og Kolonner

Tilordning av navn

Eksempel

Tilgang via navn

Eksempel

Løsning

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