Summary  
This chapter explains how to access elements in a matrix by specifying row and column indices, including selecting single values, multiple entries via index vectors, and entire rows or columns by omitting one index.

General domain of usage  
Data analysis

Matrixelement nås med två index: **radnummer** och **kolumnnummer**. Precis som vanligt börjar indexeringen på 1. Använd hakparenteser `[row, column]` för att ange positionen för ett element.

## Enskilda element
Ange både rad- och kolumnindex för att hämta ett enskilt värde.

num <- 1:9
m <- matrix(num, nrow = 3, ncol = 3, byrow = T)

# Element in row 2, column 2 (value 5)
m[2, 2]
# Element in row 1, column 3 (value 3)
m[1, 3]

## Flera element
Använd en vektor av index för att extrahera flera värden samtidigt.

num <- 1:9
m <- matrix(num, nrow = 3, ncol = 3, byrow = T)

# Elements in row 3, columns 2 and 3
m[3, c(2, 3)]

## Hela rader eller kolumner
Utelämna ett av indexen för att returnera en hel rad eller kolumn.

num <- 1:9
m <- matrix(num, nrow = 3, ncol = 3, byrow = T)

# Entire first row
m[1, ]
# Entire third column
m[, 3]

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

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$m) && is.matrix(res$values$m) &&
        all(res$values$m[1, ] == c(2, 4, 6, 8)) &&
        all(res$values$m[2, ] == c(10, 12, 14, 16))

  dynamic_test(
    ok,
    "Matrix 'm' is declared correctly with expected values",
    "Expected rows: [2 4 6 8] and [10 12 14 16]"
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  val_12 <- res$values$m[2, 2]
  ok <- identical(val_12, 12)

  dynamic_test(
    ok,
    "Extracting m[2,2] returns 12",
    sprintf("Expected m[2,2] = 12. Got: %s", val_12)
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  val_46 <- res$values$m[1, c(2, 3)]
  ok <- identical(as.numeric(val_46), c(4, 6))

  dynamic_test(
    ok,
    "Extracting m[1, c(2,3)] returns 4 and 6",
    sprintf("Expected m[1, c(2,3)] = c(4,6). Got: %s",
            paste(val_46, collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  val_col3 <- res$values$m[, 3]
  ok <- identical(as.numeric(val_col3), c(6, 14))

  dynamic_test(
    ok,
    "Extracting m[,3] returns column 6 and 14",
    sprintf("Expected m[,3] = c(6,14). Got: %s",
            paste(val_col3, collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 5 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok <- grepl("12", out) && grepl("4", out) && grepl("6", out) && grepl("14", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains extracted values 12, 4, 6, and 14",
    sprintf("Expected output to include 12, 4, 6, and 14. 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 gedigen förståelse för R, ett av de mest använda språken för dataanalys. Utforska grundläggande datatyper och endimensionella värden, och gå sedan vidare till flerdimensionella strukturer, inklusive matriser, data frames och listor. Bygg de färdigheter som krävs för att använda R effektivt inom statistisk analys och datadrivna beslutsprocesser.

Lär dig grunderna i R-syntax, såsom aritmetik, variabler, utskriftsfunktioner och kommentarer. Fördjupa din förståelse för beräkningslogik genom övningar.

Utforska R:s datatyper och förstå deras roll i datahantering. Bygg färdigheter i att arbeta med vektorer som grundläggande strukturer för att organisera och analysera information.

Utveckla förmågan att hantera kategoriska data effektivt. Upptäck hur man strukturerar, grupperar och tolkar värden genom att omvandla rådata till tydliga kategorier.

Förstå hur man representerar och arbetar med strukturerad tvådimensionell data. Bygg självförtroende i att transformera, märka och tillämpa operationer på matriser för analytiska uppgifter.

Bemästra den mest använda datastrukturen i R för tabellbaserad information. Lär dig att organisera, transformera och extrahera insikter från dataset för att stödja datadrivna beslut.

Lär dig hur listor går bortom vektorer genom att lagra element av olika typer och längder. Utveckla förmågan att skapa, komma åt och modifiera listor för att organisera komplexa datastrukturer.

Indexering i Matriser

Enskilda element

Exempel

Flera element

Exempel

Hela rader eller kolumner

Exempel

Lösning