Programmier-Aufgaben in C: erste Schritte mit Feldern und Zeigern
Es werden einfache Aufgaben besprochen, die grundlegende Eigenschaften von Feldern und Zeigern behandeln und die man nach einem ersten Durchgang durch diese Themen beherrschen sollte.
Matrix
Tabellen in R: der Datentyp table
Dar Datentyp Tabelle (table) wird verwendet, um Kontingenz-Tabellen zu erzeugen und auszuwerten. Einfachere Anwendungen, um die levels in einem Faktor zu zählen, wurden bereits in den Kapiteln über Faktoren beschrieben.
Zusammengesetzte Datentypen in R
Inhalt und Lernziele des Kapitels Zusammengesetzte Datentypen in R.
Felder (arrays) in C
In einem Feld werden mehrer Komponenten von gleichem Datentyp zu einem Objekt zusammengefasst. Die Anzahl der Komponenten muss bei der Deklaration angegeben werden und darf sich während der Laufzeit des Programmes nicht ändern. Der häufigste Fehler beim Umgang mit Feldern besteht im Zugriff auf Komponenten jenseits des deklarierten Bereichs, was zu unbestimmtem Verhalten des Programmes führen kann. Die unterschiedlichen Möglichkeiten zur Initialisierung eines Feldes werden vorgestellt. Felder können in beliebig vielen Dimensionen angelegt werden; besprochen werden hier nur eindimensionale Felder (Vektoren) und zweidimensionale Felder (Matrizen).
Die Funktion apply() in R: Iteration über die Zeilen oder Spalten einer Matrix
Die Funktion apply() erlaubt es, über die Zeilen beziehungsweise Spalten einer Matrix zu iterieren und dabei eine Funktion FUN auf die Zeilen oder Spalten anzuwenden. Dabei entstehen leichter verständliche Quelltexte als bei den gleichwertigen Schleifen. Die Arbeitsweise der Funktion apply() kann man in drei Phasen unterteilen: split, apply, combine (Aufspalten der Matrix, Anwenden der Funktion FUN auf die Teile, Zusammensetzen der einzelnen Rückgabewerte zum Rückgabewert von apply()). Diese drei Phasen werden ausführlich erklärt und damit die Diskussion weiterer mit apply() verwandter Funktionen vorbereitet.
Dataframes in R: Anwendungen
Nach den grundlegenden Eigenschaften im Kapitel "Dataframes in R: der Datentyp data frame" werden jetzt Anwendungen von Dataframes gezeigt: der Zugriff auf ein Dataframe (auf Spalten, Zeilen, einzelne Elemente oder Teilmengen), Sortierung eines Dataframes, Daten-Aggregation, Umwandlung in eine Matrix sowie das Schreiben eines Dataframes in eine Datei und umgekehrt das Lesen von tabellarischen Daten aus einer Datei.
Dataframes in R: der Datentyp data frame
Der Datentyp Dataframe vereinigt viele Eigenschaften der Datentypen Matrix und Liste und ist in zahlreichen Anwendungen der geeignete Rahmen, um statistische Daten zu speichern und ihre Auswertung vorzubereiten. Der erste Teil über Dataframes zeigt, wie man sie erzeugen und ihre Eigenschaften abfragen kann (Diagnose-Funktionen). Im nächsten Kapitel werden Anwendungen von Dataframes gezeigt.
Felder in R: der Datentyp array
Felder sind in R die Verallgemeinerung von Matrizen. In einer Matrix werden die Komponenten zweidimensional angeordnet (Zeilen und Spalten), in einem Feld sind beliebige Dimensionen zugelassen. Erzeugt werden Felder meist, indem ein Vektor mit Hilfe des Dimensionsvektors mehrdimensional angeordnet wird, oder mit der Funktion outer(). Weitere Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu Matrizen werden diskutiert.
Matrizen in R: Anwendungen
Vorgestellt wird, wie Matrizen miteinander verknüpft werden, welche Funktionen Eigenschaften von Matrizen anzeigen, sowie zahlreiche Funktionen aus der Linearen Algebra (Berechnung von Determinanten, Lösung von linearen Gleichungssystemen, Berechnung von transponierten und inversen Matrizen, Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren).
Matrizen in R: der Datentyp matrix
Die Komponenten eines Vektors können in R zweidimensional angeordnet werden wie in einer Matrix. Es werden verschiedene Möglichkeiten gezeigt, wie man Matrizen erzeugen kann, wie man spezielle Matrizen erzeugt und wie man auf die Komponenten einer Matrix zugreift. Weiter werden der Dimensionsvektor (Attribut dim) und das optionale Attribut dimnames vorgestellt. Wie Matrizen verknüpft werden und weitere Anwendungen folgen im nächsten Kapitel (Matrizen in R: Anwendungen).