R for Data Scienceの例題を解く- Chapter 20 ベクトル

神Hadley R for Data Science の例題たちとその解答を書き残します。
今回はChapter 20 Vectorsです。

過去の記事

20 Vectors

20.3 Important types of atomic vector

20.3.5 Exercises

1. Describe the difference between is.finite(x) and !is.infinite(x).

is.finiteは有限の数値のみでTRUEを返す。
!is.infiniteは有限の数値、NA, NaNでTRUEを返す。

2. Read the source code for dplyr::near(). How does it work?

差が.Machine$double.epsの平方根よりも小さければTRUEを返す。

.Machine$double.epsはマシンが持つdoubleの最小単位で、1 + x != 1を区別できる最小値として定義されている。
通常は2.220446e-16

3. A logical vector can take 3 possible values. How many possible values can an integer vector take? How many possible values can a double take? Use google to do some research.

helpによるとintegerは32bit。よって2^32=4294967296種類の数値を表せる。これにNAが加わるため合計4294967297種類の値を取る。
doubleは浮動小数点でhelpによるとIEEE754に準拠している。wikipediaを見ると数値は $(-1)^s \times c\times b^{q}$ の形で表現され、 $s = \pm 1$ , $c = 0\sim 2^{53}-1$ , $b = 2$ , $q=-1022\sim1023$ だそうだ。
ということは表現できる数値の種類は $2^{53} * 2045$ プラスのNA, NaN, Inf, -Infの４を加えた数字。1.841972e+19程度

4. Brainstorm at least four functions that allow you to convert a double to an integer. How do they differ? Be precise.

round(x, digits = 0)は一番近い値に丸める。ほぼ四捨五入と同じ。
ceiling(x)はx未満でない最小の整数を返す。
floor(x)はx以上でない最大の整数を返す。
trunc(x)はゼロに向かって整数化する。

5. What functions from the readr package allow you to turn a string into logical, integer and double vector?

parse_***

20.4 Using atomic vectors

20.4.6 Exercises

1. What does mean(is.na(x)) tell you about a vector x? What about sum(!is.finite(x))?

mean(is.na(x))はベクトルxに占めるNAの割合を意味する。
sum(!is.finite(x))は、xがcharacter以外ならば、Inf, Na, NaNの数を返す。
もしcharacterならばベクトルの長さを返す。

2. Carefully read the documentation of is.vector(). What does it actually test for? Why does is.atomic() not agree with the definition of atomic vectors above?

helpによるとis.vector()はname以外のattributeを持たないことのようだ。
だからたとえば日付ベクトルはアウト。

is.vector(as.Date("2019-01-01"))
# [1]FALSE

is.atomicはアトミックベクトルとNULLでTRUEを返す。なぜNULLなのか・・・
一方purrr::is_atomicはNULLはちゃんとFALSE

3. Compare and contrast setNames() with purrr::set_names()

基本機能は同じだが、デフォルトの動作が微妙に違う。
setNamesは名前を付けたいベクトルと、名前となる文字列ベクトルの必ず両方を指定する。
set_namesは名前を付けたいベクトルだけだと、要素と同じ文字列で名前が指定される。

set_namesは関数を使って名前を変換することもできる！すげえ

purrr::set_names(mtcars, toupper)

これで元々の名前を大文字に変換できる。

4. Create functions that take a vector as input and returns:

The last value.

The elements at even numbered positions.

Every element except the last value.

Only even numbers (and no missing values).

#1
x[[length(x)]]

#2
x[seq(2, length(x), by = 2)]

#3
x[-length(x)]

#4
x[x %% 2 == 0 & !is.na(x)]

5. Why is x[-which(x > 0)] not the same as x[x <= 0] >

x[-which(x > 0)]はNaNが残る。
x[x <= 0]はNaNが残らない。

6. What happens when you subset with a positive integer that's bigger than the length of the vector? What happens when you subset with a name that doesn't exist?

どちらもNAを返す。

20.5 Recursive vectors (lists)

20.5.4 Exercises

1. Draw the following lists as nested sets:

list(a, b, list(c, d), list(e, f))

list(list(list(list(list(list(a))))))

2. What happens if you subset a tibble as if you’re subsetting a list? What are the key differences between a list and a tibble?

tibbleの[はtibbleを返し、[[はatomic vectorを返す。

20.7 Augmented vectors

20.7.4 Exercises

4. What does hms::hms(3600) return? How does it print? What primitive type is the augmented vector builton top of? What attributes does it use?

(a <- hms::hms(3600))
# 01:00:00

typeof(a)
# [1] "double"

attributes(a)
#$units
#[1] "secs"

#$class
#[1] "hms"      "difftime"

2. Try and make a tibble that has columns with different length. What happens?

tibble(a = 1:3, b = 1:5)
#Error: Column `a` must be length 1 or 5, not 3

3. Based on the definition above, is it ok to have a list as a column of a tibble?

tibbleの定義では要素は同じ長さのベクトルでなければならない。
listは（アトミックでは無くとも）ベクトルなので、listの要素数が他の変数のベクトルの長さと同じであればokである。

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