help(c) # napoveda
?c # totez
??c # rozsirene vyhledavani

setwd() # nastaveni pracovniho adresare
getwd() # ukaze pracovni adresar
dir() # ukaze soubory v pracovnim adresari
ls() # ukaze objekty v pracovnim prostedi R

library() # nacitani knihovny/baliku



##-------------------tvorba dat-------------------

### typy dat

cislo <- 1 # vytvoreni datoveho objektu
class(cislo) # ukaze typ objektu
cislo
slovo <- "slovo"
class(slovo)
slovo

vek <- c(63,40,51,22,53,34,19,31) # kombinace jednotlivych prvku do vektoru
class(vek)
vek

mean(vek) # aritmeticky prumer
sd(vek) # smerodatna odchylka
median(vek) # median
min(vek) # minimalni hodnota
max(vek) # maximalni hodnota
range(vek) # min a max hodnota
sum(vek) # suma

sto <- 0:100
quantile(sto) # kvantily

vek[3] # vyber tretiho prvku vektoru
vek[-3] # vybere vsechny prvky krome tretiho

pohlavi <- c("muz", "zena", "muz", "muz", "muz", "muz", "zena", "zena")
class(pohlavi)
str(pohlavi) # zobrazi vnitrni strukturu objektu
pohlavi

faktor1 <- factor(pohlavi, labels = c("muz", "zena")) # zakoduje dany vektor jako faktor
class(faktor1)
levels(faktor1)
str(faktor1)
faktor1

faktor2 <- factor(1:5, labels=c("1", "2", "3", "4", "5"))
class(faktor2)
levels(faktor2)
faktor2

# konverze faktoru

faktor1 <- as.character(faktor1)
class(faktor1)
faktor1

faktor2 <- as.numeric(as.character(faktor2))
class(faktor2)
faktor2



##-------------------zakladni operace-------------------

### logicke operace

5 < 7
 
7 > 10

5 >= 2+3

5 <= 2+3

5 == 6

5 < 7 & 7 > 10 # & konjunkce

5 < 7 | 7 > 10 # | disjunkce

s1 <- c(0,2,3,5,6) # lze provadet i s vektory (a dalsimy typy dat)
s2 <- c(1,2,3,4,5)

s1 == s2

s <- s1[(s1==s2)] # tvorba noveho vektoru na zaklade shody prvku v prvnim a druhem vektoru
s


### aritmeticke operace

factorial(4) # faktorial

3^2 # druha mocnina
sqrt(9) # druha odmocnina

11^3 # treti mocnina
1331^(1/3) # treti odmocnina

log(100) # prirozeny logaritmus

log10(100) # desitkovy logaritmus
result <- log(100)
result

round(result, 0) # zaokrouhleni na cela cisla
round(result, 2) # zaokrouhleni na dve desetinna mista

seq(1,20) # sekvence
1:20 # totez

length(sto) # uda delku vektoru
length(0:99)

rep(0, 20) # replikuje kazdy prvek x-krat (20x)
rep(c(0,1), 10)


### vektor

vektor0 <- c(rep(20,3), 15:36)
vektor0

vektor1 <- c("A", "B", "C", "D", "E") # characters vector
vektor1
vektor2 <- c(1,3,4,9,10) # numeric vector
vektor2

v <- (1:10)

r <- (1:10)

vr1 <- v+r # scitani vektoru
vr1
vr2 <- v*r # nasobeni vektoru
vr2
vr3 <- c(v,r) # kombinovani vektoru
vr3


### matice

vr4 <- rbind(v, r) # tvorba matice ze dvou vektoru (rowbind)
vr4
vr5 <- cbind(v, r) # tvorba matice ze dvou vektoru (columnbind)
vr5

v12 <- cbind(vektor1, vektor2) # pokud vektory obsahuji ruzne typy dat, konverze dat na "characters"!
v12
str(v12)

# manualni tvorba matice
mat <- matrix(c(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), ncol=5, nrow=5)
mat

m <- matrix(1:25, ncol=5, nrow=5) # razeni prvku matice dle sloupcu (default)
m

n <- matrix(1:25, ncol=5, nrow=5, byrow=T) # razeni prvku matice dle radku (byrow=T)
n


# operace s maticemi

t(n) # transpozice matice
diag(n) # diagonala matice

m1 <- matrix(rep(c(1,2),2), nrow=2, ncol=2)
m1
m2 <- matrix(rep(2,4), nrow=2, ncol=2)
m2

m1 + m2 # scitani matic
m1 * m2 # nasobeni prvku matic
2*m1 # nasobeni matice cislem
m1 %*% m2 # nasobeni matic


colnames(n) <- c("jedna", "dva", "tri", "ctyri", "pet") # pojmenovani sloupcu matic
n
rownames(n) <- colnames(n) # zkopiruje jmena sloupcu na jmena radku
n
colnames(n) <- NULL # odstrani jmena
rownames(n) <- NULL
n

### tabulka (data.frame)


df0 <- as.data.frame(cbind(c("Alena", "Bedriska", "Cecilka"), c(18, 19, 20)))
df0

df <- as.data.frame(cbind(vek, pohlavi)) # na rozdil od matice zachovava typy dat (pokud jsou obsazeny ruzne typy dat)
df

View(df)

fix(df) # manualni editace dat

jmeno <- c("Jan", "Hana", "Oldrich", "Dalibor", "Ondrej", "Petr", "Jarmila", "Dagmar")

df <- cbind(df, jmeno)

df[,1] # vybere prvni sloupec tabulky
df[3,] # vybere treti radek tabulky

df[c(1,2), c(1,3)] # vybere prvni a druhy radek a prvni a treti sloupec tabulky

df$jmeno # vyber sloupce podle nazvu

df <- df[,c(3,2,1)] # zmena poradi sloupcu v tabulce (analogicky lze menit i radky)
df

##-------------------export a import dat-------------------

# pri kopirovani adresy z exploreru nebo total commanderu je treba zmenit smer lomitek z \ na /
# v optimalnim pripade by se v ceste nemela vyskytovat interpunkce ani mezery

setwd("vlozte adresu pracovniho adresare") # vloze cestu k vasemu pracovnimu adresari

write.csv(df, "tabulka.csv", row.names=F) # export dat do *.csv souboru
write.table(df, "tabulka.txt") # export dat do *.txt souboru

data <- read.csv("tabulka.csv") # import dat z *csv souboru
data
str(data)

tab <- read.table("tabulka.txt") # import dat z *txt souboru
tab
str(tab)

d <- sample(rep(0:1, 25), 25)
d
m <- matrix(d, nrow=5, ncol=5)
m

write.csv(m, "matice.csv", row.names=F)
matice <- read.csv("matice.csv")
matice
colnames(matice) <- rownames(matice)
matice

library(network) # nahraje knihovnu "network" 
#install.packages("network", dependencies=T) # nainstaluje knihovnu "network"

net <- network(matice) # konverze na sitovy objekt
plot(net) # vizualizace

network.vertex.names(net) # vypise nazvy uzlu
network.size(net) # rad site (pocet uzlu)
network.density(net) # hustota site