Create a vector of consecutive integers from 1 to n_dims squared
Use the sample function to randomly reshuffle these values.
Create a square matrix with these elements.
Print out the matrix.
Find a function in r to transpose the matrix.
Print it out again and note how it has changed.
Calculate the sum and the mean of the elements in the first row and then the last row.
Read about the eigen() function and use it on your matrix
Look carefully at the elements of values and vectors in the output. What kind of numbers are these?
Dig in with the typeof() function to figure out their type.
If have set your code up properly, you should be able to re-run it and create a matrix of different size because n_dims will change.
n_dims <- sample(3:10, 1)
vector <- c(1:n_dims^2)
vector## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
## [51] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75
## [76] 76 77 78 79 80 81shuffled_vector <- sample(vector)
square_matrix <- matrix(data = shuffled_vector, nrow = n_dims^2, ncol = n_dims^2)
print(square_matrix)## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13]
## [1,] 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77
## [2,] 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69
## [3,] 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80
## [4,] 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74
## [5,] 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27
## [6,] 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38
## [7,] 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14
## [8,] 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68
## [9,] 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44
## [10,] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [11,] 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55
## [12,] 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52
## [13,] 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75
## [14,] 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
## [15,] 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32
## [16,] 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
## [17,] 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71
## [18,] 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43
## [19,] 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29
## [20,] 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66
## [21,] 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62
## [22,] 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61
## [23,] 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53
## [24,] 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45
## [25,] 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50
## [26,] 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36
## [27,] 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19
## [28,] 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63
## [29,] 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
## [30,] 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46
## [31,] 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21
## [32,] 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
## [33,] 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## [34,] 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47
## [35,] 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
## [36,] 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
## [37,] 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39
## [38,] 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73
## [39,] 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23
## [40,] 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79
## [41,] 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22
## [42,] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [43,] 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16
## [44,] 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
## [45,] 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17
## [46,] 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70
## [47,] 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40
## [48,] 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
## [49,] 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76
## [50,] 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81
## [51,] 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34
## [52,] 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31
## [53,] 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48
## [54,] 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65
## [55,] 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56
## [56,] 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
## [57,] 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
## [58,] 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33
## [59,] 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49
## [60,] 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59
## [61,] 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26
## [62,] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [63,] 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64
## [64,] 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54
## [65,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [66,] 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78
## [67,] 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58
## [68,] 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42
## [69,] 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41
## [70,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
## [71,] 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57
## [72,] 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28
## [73,] 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
## [74,] 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13
## [75,] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
## [76,] 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
## [77,] 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60
## [78,] 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35
## [79,] 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18
## [80,] 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24
## [81,] 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67
## [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24] [,25]
## [1,] 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77
## [2,] 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69
## [3,] 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80
## [4,] 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74
## [5,] 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27
## [6,] 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38
## [7,] 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14
## [8,] 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68
## [9,] 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44
## [10,] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [11,] 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55
## [12,] 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52
## [13,] 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75
## [14,] 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
## [15,] 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32
## [16,] 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
## [17,] 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71
## [18,] 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43
## [19,] 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29
## [20,] 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66
## [21,] 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62
## [22,] 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61
## [23,] 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53
## [24,] 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45
## [25,] 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50
## [26,] 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36
## [27,] 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19
## [28,] 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63
## [29,] 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
## [30,] 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46
## [31,] 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21
## [32,] 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
## [33,] 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## [34,] 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47
## [35,] 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
## [36,] 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
## [37,] 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39
## [38,] 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73
## [39,] 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23
## [40,] 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79
## [41,] 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22
## [42,] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [43,] 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16
## [44,] 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
## [45,] 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17
## [46,] 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70
## [47,] 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40
## [48,] 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
## [49,] 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76
## [50,] 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81
## [51,] 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34
## [52,] 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31
## [53,] 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48
## [54,] 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65
## [55,] 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56
## [56,] 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
## [57,] 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
## [58,] 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33
## [59,] 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49
## [60,] 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59
## [61,] 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26
## [62,] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [63,] 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64
## [64,] 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54
## [65,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [66,] 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78
## [67,] 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58
## [68,] 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42
## [69,] 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41
## [70,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
## [71,] 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57
## [72,] 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28
## [73,] 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
## [74,] 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13
## [75,] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
## [76,] 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
## [77,] 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60
## [78,] 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35
## [79,] 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18
## [80,] 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24
## [81,] 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67
## [,26] [,27] [,28] [,29] [,30] [,31] [,32] [,33] [,34] [,35] [,36] [,37]
## [1,] 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77
## [2,] 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69
## [3,] 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80
## [4,] 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74
## [5,] 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27
## [6,] 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38
## [7,] 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14
## [8,] 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68
## [9,] 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44
## [10,] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [11,] 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55
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## [14,] 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
## [15,] 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32
## [16,] 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
## [17,] 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71
## [18,] 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43
## [19,] 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29
## [20,] 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66
## [21,] 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62
## [22,] 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61
## [23,] 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53
## [24,] 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45
## [25,] 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50
## [26,] 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36
## [27,] 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19
## [28,] 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63
## [29,] 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
## [30,] 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46
## [31,] 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21
## [32,] 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
## [33,] 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## [34,] 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47
## [35,] 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
## [36,] 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
## [37,] 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39
## [38,] 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73
## [39,] 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23
## [40,] 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79
## [41,] 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22
## [42,] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [43,] 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16
## [44,] 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
## [45,] 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17
## [46,] 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70
## [47,] 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40
## [48,] 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
## [49,] 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76
## [50,] 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81
## [51,] 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34
## [52,] 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31
## [53,] 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48
## [54,] 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65
## [55,] 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56
## [56,] 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
## [57,] 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
## [58,] 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33
## [59,] 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49
## [60,] 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59
## [61,] 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26
## [62,] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [63,] 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64
## [64,] 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54
## [65,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [66,] 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78
## [67,] 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58
## [68,] 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42
## [69,] 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41
## [70,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
## [71,] 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57
## [72,] 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28
## [73,] 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
## [74,] 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13
## [75,] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
## [76,] 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
## [77,] 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60
## [78,] 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35
## [79,] 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18
## [80,] 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24
## [81,] 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67
## [,74] [,75] [,76] [,77] [,78] [,79] [,80] [,81]
## [1,] 77 77 77 77 77 77 77 77
## [2,] 69 69 69 69 69 69 69 69
## [3,] 80 80 80 80 80 80 80 80
## [4,] 74 74 74 74 74 74 74 74
## [5,] 27 27 27 27 27 27 27 27
## [6,] 38 38 38 38 38 38 38 38
## [7,] 14 14 14 14 14 14 14 14
## [8,] 68 68 68 68 68 68 68 68
## [9,] 44 44 44 44 44 44 44 44
## [10,] 2 2 2 2 2 2 2 2
## [11,] 55 55 55 55 55 55 55 55
## [12,] 52 52 52 52 52 52 52 52
## [13,] 75 75 75 75 75 75 75 75
## [14,] 30 30 30 30 30 30 30 30
## [15,] 32 32 32 32 32 32 32 32
## [16,] 15 15 15 15 15 15 15 15
## [17,] 71 71 71 71 71 71 71 71
## [18,] 43 43 43 43 43 43 43 43
## [19,] 29 29 29 29 29 29 29 29
## [20,] 66 66 66 66 66 66 66 66
## [21,] 62 62 62 62 62 62 62 62
## [22,] 61 61 61 61 61 61 61 61
## [23,] 53 53 53 53 53 53 53 53
## [24,] 45 45 45 45 45 45 45 45
## [25,] 50 50 50 50 50 50 50 50
## [26,] 36 36 36 36 36 36 36 36
## [27,] 19 19 19 19 19 19 19 19
## [28,] 63 63 63 63 63 63 63 63
## [29,] 25 25 25 25 25 25 25 25
## [30,] 46 46 46 46 46 46 46 46
## [31,] 21 21 21 21 21 21 21 21
## [32,] 20 20 20 20 20 20 20 20
## [33,] 7 7 7 7 7 7 7 7
## [34,] 47 47 47 47 47 47 47 47
## [35,] 10 10 10 10 10 10 10 10
## [36,] 51 51 51 51 51 51 51 51
## [37,] 39 39 39 39 39 39 39 39
## [38,] 73 73 73 73 73 73 73 73
## [39,] 23 23 23 23 23 23 23 23
## [40,] 79 79 79 79 79 79 79 79
## [41,] 22 22 22 22 22 22 22 22
## [42,] 4 4 4 4 4 4 4 4
## [43,] 16 16 16 16 16 16 16 16
## [44,] 6 6 6 6 6 6 6 6
## [45,] 17 17 17 17 17 17 17 17
## [46,] 70 70 70 70 70 70 70 70
## [47,] 40 40 40 40 40 40 40 40
## [48,] 8 8 8 8 8 8 8 8
## [49,] 76 76 76 76 76 76 76 76
## [50,] 81 81 81 81 81 81 81 81
## [51,] 34 34 34 34 34 34 34 34
## [52,] 31 31 31 31 31 31 31 31
## [53,] 48 48 48 48 48 48 48 48
## [54,] 65 65 65 65 65 65 65 65
## [55,] 56 56 56 56 56 56 56 56
## [56,] 9 9 9 9 9 9 9 9
## [57,] 12 12 12 12 12 12 12 12
## [58,] 33 33 33 33 33 33 33 33
## [59,] 49 49 49 49 49 49 49 49
## [60,] 59 59 59 59 59 59 59 59
## [61,] 26 26 26 26 26 26 26 26
## [62,] 5 5 5 5 5 5 5 5
## [63,] 64 64 64 64 64 64 64 64
## [64,] 54 54 54 54 54 54 54 54
## [65,] 1 1 1 1 1 1 1 1
## [66,] 78 78 78 78 78 78 78 78
## [67,] 58 58 58 58 58 58 58 58
## [68,] 42 42 42 42 42 42 42 42
## [69,] 41 41 41 41 41 41 41 41
## [70,] 3 3 3 3 3 3 3 3
## [71,] 57 57 57 57 57 57 57 57
## [72,] 28 28 28 28 28 28 28 28
## [73,] 72 72 72 72 72 72 72 72
## [74,] 13 13 13 13 13 13 13 13
## [75,] 11 11 11 11 11 11 11 11
## [76,] 37 37 37 37 37 37 37 37
## [77,] 60 60 60 60 60 60 60 60
## [78,] 35 35 35 35 35 35 35 35
## [79,] 18 18 18 18 18 18 18 18
## [80,] 24 24 24 24 24 24 24 24
## [81,] 67 67 67 67 67 67 67 67sum(square_matrix[1,])## [1] 6237sum(square_matrix[36,])## [1] 4131eigen_square_matrix <- eigen(square_matrix)
#the values and vectors both seem to be imaginary numbers
typeof(eigen_square_matrix$values)## [1] "complex"typeof(eigen_square_matrix$vectors)## [1] "complex"#this is confirmed by checking the type of for both Create a list with the following named elements:
Then, complete the following steps:
Create a new list, which has the element[2,2] from the matrix, the second element of the logical vector, and the second element of the letters vector.
Use the typeof() function to confirm the underlying data types of each component in this list
Combine the underlying elements from the new list into a single atomic vector with the c() function.
What is the data type of this vector?
#creating my_matrix per instructions
my_matrix <- matrix(runif(16), nrow = 4)
my_matrix## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 0.7738850 0.5896868 0.61028533 0.2445337
## [2,] 0.5615588 0.6922010 0.08587104 0.6689770
## [3,] 0.4524278 0.5205706 0.01021542 0.9954437
## [4,] 0.7673845 0.7816046 0.39117820 0.2542683#creating my_logical per instructions
my_logical <- runif(100) > .5
my_logical ## [1] FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## [13] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## [25] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## [37] TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [49] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE
## [61] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## [73] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE
## [85] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [97] TRUE TRUE FALSE TRUE#creating my_letters per instructions
my_letters <- sample(letters, 26)
my_letters## [1] "e" "g" "k" "h" "f" "r" "o" "t" "l" "c" "j" "p" "y" "v" "s" "b" "q" "d" "n"
## [20] "a" "i" "z" "x" "m" "w" "u"#creating my_list per instructions
my_list <- list( my_matrix[2,2],my_logical[2],my_letters[2])
my_list## [[1]]
## [1] 0.692201
##
## [[2]]
## [1] TRUE
##
## [[3]]
## [1] "g"#checking element type
typeof(my_list[[1]]) #double## [1] "double"typeof(my_list[[2]]) #logical## [1] "logical"typeof(my_list[[3]]) #character## [1] "character"my_atomic_vector <- c(my_matrix[2,2],my_logical[2],my_letters[2])
typeof(my_atomic_vector[1:3])## [1] "character"#it is of type: characterCreate a data frame with the two variables (= columns) and 26 cases (= rows) below:
Call the first variable my_unis and fill it with 26 random uniform values from 0 to 10
Call the second variable my_letters and fill it with 26 capital letters in random order.
For the first variable, use a single line of code in R to select 4 random rows and replace the numerical values in those rows with NA.
For the first variable, write a single line of R code to identify which rows have the missing values.
Re-order the entire data frame to arrange the second variable in alphabetical order
Calculate the column mean for the first variable.
#creating my_unis per instruction
my_unis <- runif(26, min=0, max=10)
#creating my_letters per instruction
my_letters <- sample(LETTERS)
my_letters## [1] "J" "N" "T" "Q" "M" "W" "I" "C" "S" "G" "O" "B" "D" "F" "K" "A" "P" "X" "H"
## [20] "V" "E" "Z" "U" "L" "Y" "R"#creating df, then selecting 4 random rows and replacing the numerical values in those rows with NA
my_dataframe <- data.frame(my_unis, my_letters)
my_dataframe[sample(my_unis, 4), 1] <- NA
#identifying missing values
which(is.na(my_dataframe$my_unis))## [1] 5 6 7#4,5,6,8 are missing values, which shows as true upon checking, I used is.na as I prefer it from previous experience in python
#re-ordering dataframe per instruction
reordered_dataframe <- my_dataframe[order(my_dataframe$my_letters), ]
#calculating mean, need to remove NA's to calculate
mean(my_dataframe$my_unis, na.rm = TRUE)## [1] 6.10129