Tóm tắt hàng và cột

Thuộc phần Logic và luồng điều khiển trong hành trình R của Coddy. Bài học 19 trên 64.

rowSums() và rowMeans() trả về một kết quả cho mỗi hàng; colSums() và colMeans() trả về một kết quả cho mỗi cột. Ở đây, mỗi hàng là một học sinh và mỗi cột là một bài kiểm tra:

scores <- matrix(c(80, 90, 70, 60, 75, 85), nrow = 2, byrow = TRUE)
print(rowMeans(scores))
print(colSums(scores))

Đầu ra:

[1] 80.00000 73.33333
[1] 140 165 155

Với mọi phép tổng hợp khác, apply(m, 1, f) gọi f trên từng hàng và apply(m, 2, f) trên từng cột:

scores <- matrix(c(80, 90, 70, 60, 75, 85), nrow = 2, byrow = TRUE)
print(apply(scores, 1, max))
print(apply(scores, 2, min))

Đầu ra:

[1] 90 85
[1] 60 75 70

Kết hợp phép tính tóm tắt với which.max() để tìm hàng hoặc cột nào có giá trị cao nhất:

scores <- matrix(c(80, 90, 70, 60, 75, 85), nrow = 2, byrow = TRUE)
best_test <- which.max(colMeans(scores))
print(best_test)
print(round(rowMeans(scores), 1))

Đầu ra:

[1] 2
[1] 80.0 73.3

apply() cũng chấp nhận một hàm mà bạn viết ngay tại chỗ bằng function(r). Ở đây, hàm này đếm các giá trị lớn hơn 5 trong mỗi hàng:

m <- matrix(c(3, 8, 1, 9, 2, 7), nrow = 2, byrow = TRUE)
print(apply(m, 1, function(r) sum(r > 5)))

Đầu ra:

[1] 1 2

Thử thách

Dễ

Hoàn thiện class_report(scores). Mỗi hàng của scores là một học sinh và mỗi cột là một bài kiểm tra. Trả về một dòng cho mỗi học sinh, Student 1: 81.7, kèm giá trị trung bình được làm tròn đến một chữ số thập phân. Thêm dòng cuối Best test: , theo sau là số thứ tự của cột có giá trị trung bình cao nhất.

Code được cung cấp đọc một ma trận từ một dòng: các hàng được phân tách bằng ; và các giá trị trong một hàng được phân tách bằng ,, vì vậy 1,2;3,4 là ma trận có các hàng 1 2 và 3 4. Code in ra từng dòng được trả về.

Tự làm thử

class_report <- function(scores) {
  # Viết code của bạn ở đây
  character(0)
}

# Đoạn code đầu vào/đầu ra đã cung cấp: giữ nguyên
input <- suppressWarnings(readLines(file("stdin")))
parse_matrix <- function(line) {
  rows <- strsplit(line, ";")[[1]]
  matrix(as.numeric(unlist(strsplit(rows, ","))), nrow = length(rows), byrow = TRUE)
}
cat(class_report(parse_matrix(input[1])), sep = "\n")