This is an R Markdown Notebook. When you execute code within the notebook, the results appear beneath the code.

Try executing this chunk by clicking the Run button within the chunk or by placing your cursor inside it and pressing Ctrl+Shift+Enter.

plot(cars)

Add a new chunk by clicking the Insert Chunk button on the toolbar or by pressing Ctrl+Alt+I.

When you save the notebook, an HTML file containing the code and output will be saved alongside it (click the Preview button or press Ctrl+Shift+K to preview the HTML file).

The preview shows you a rendered HTML copy of the contents of the editor. Consequently, unlike Knit, Preview does not run any R code chunks. Instead, the output of the chunk when it was last run in the editor is displayed.

cat('Hello, World!\nWitaj Świecie!')

help(print)
?cat

args(print)

zmienna1 <- 1L
zmienna1
print(zmienna1)

zmienna2 <- 1.0 
typeof(zmienna1);mode(zmienna1)
typeof(zmienna2);mode(zmienna2)

(zmienna3 <- 1)
print(zmienna3)
zmienna3

typeof(zmienna3); mode(zmienna3)

str(zmienna3)
wektor <- c(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)
cat(wektor)
wektor[-4]
str(wektor[c(1,4,10)])
wektor[3] <- 5
wektor
wektor[c(4,5,6)] <- c(-1,-2,-3)
head(wektor, 3)
tail(wektor, 3)


length(wektor)
min(wektor)
max(wektor)
mean(wektor)

sum(wektor)
prod(wektor[c(2,3,4,5,6,7,8,9,10)])

wektor*2
min(wektor+2)


wektor1 <- 0:9
?seq
wektor2 <- seq(from = 0, by = 2, length.out = 11)
print(wektor2)
typeof(wektor2);mode(wektor2)

wektor3 <- rep(0,2)
help(rep)


wektor4 <- c(1L, 1.0, 1E0, "1"); typeof(wektor4)
is.numeric(wektor4)
wektor4prim <- as.numeric(wektor4)
is.numeric(wektor4prim)

wektor
wektor >= 5
5 <= wektor
wektor[1:5] < wektor[6:10]

wektor %% 2 == 0
parzyste <- wektor[wektor %% 2 == 0]
parzyste

funkcja.kwadrat <- function(argument)
{
  result <- argument*argument
  return(result)
}
typeof(funkcja.kwadrat)
mode(funkcja.kwadrat)

funkcja.kwadrat(2)
print(funkcja.kwadrat(2))
str(funkcja.kwadrat(2))

funkcja.kwadrat <- function(argument) argument**2
funkcja.kwadrat(3)

funkcja.kwadrat ~ argument^2

wektor
wynikiWektor <- funkcja.kwadrat(wektor)
wynikiWektor

print(wynikiWektor)
plot(wektor,wynikiWektor, type="l")

kolejność <- order(wektor)
kolejność
wektor[kolejność]
plot(wektor[kolejność],wynikiWektor[kolejność], type="l")
zmienna <- 1
zmienna = 1
zmienna
1 -> zmienna

polaczony <- paste(c("Jeden","Dwa","Trzy"), collapse = ",")
polaczony
strsplit(polaczony, ",")
2+3;1+2
2-3
2*3
2/3
2%/%3
2L/3L
2%%3
2^3
2**3

2==3
2!=3
2>3

{2+2}*2

2*pi
sin(pi/2)
sin(90)


deg2rad <- function(arg)
{
  return(arg*pi/180)
}
deg2rad(180)
sin(deg2rad(90))

z <- 2 + 3i
z
typeof(z)
mode(z)
Re(z)
Im(z)
Conj(z)
(r <- Mod(z)); (phi <- Arg(z))
r*exp(1i*phi)
exp(1i*pi)

wektor1 <- 0:9
wektor2 <- -9:0

wektor1;wektor2
wektor1+wektor2
wektor1-wektor2
wektor1*wektor2
wektor1/wektor2

a <- c(1,2,3)
b <- c(4,5,6)
a+b;a-b;a*b;a/b
(a+b)^2
sin(a)

wektor1
(-1)^wektor1
exp(wektor1)
plot(wektor1, sin(wektor1), type="l")
max(sin(wektor1))
-wektor1

wektor1;wektor2
min(wektor1,wektor2)
pmin(wektor1^2,wektor2^2)

wektor1
wektor1[1:10]
wektor1[]
wektor1[2:4]
wektor1[1:20]
wektor1[-(2:4)]

v1 <- c(2,1)
v2 <- c(1,-2)
v1;v2
sum(v1*v2)
(l1 <- sqrt(sum(v1^2)))
(l2 <- sqrt(sum(v2^2)))
cos_alpha <- sum(v1*v2)/(l1*l2)
cos_alpha
acos(cos_alpha)/pi*180

normalize <- function(v)
{
  lv <- sqrt(sum(v^2))
  return(v/lv)
}

nv1 <- normalize(v1)
nv1
sum(nv1^2)

Inf; -Inf; NA; NaN; TRUE; FALSE

plot(sin(wektor1), type="l")
wektor2 <- seq(0,2*pi,by=0.01)
plot(wektor2, sin(wektor2), type="l")
plot(wektor2, sin(wektor2)*sin(100*wektor2), type="l")
TRUE & TRUE #AND
wektor3 <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)
wektor4 <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
wektor5 <- c(NA, NA, NA, NA)
xor(wektor3, wektor5)
!wektor5
all(wektor3)

wektor3&wektor4

isTRUE(wektor3[2])

wektor3 > wektor4
TRUE == 1
FALSE == 0

"Jacek" < "Placek"
"Jacek" == "Jacek"

(wektor6 <- 0:9)
(wektor6a <- wektor6[wektor6 < 5])
(wektor6b <- wektor6[wektor6 >= 5])
c(wektor6a,wektor6b)
wektor6[wektor6 %% 2 == 0]
wektor6[wektor6 %% 2 != 0 & wektor6 > 4]

(wektor6 <- -5:5)
which(wektor6 < 0)
which.max(wektor6)
which.min(wektor6)
(wektor7 <- sample(0:9, 20, replace = TRUE))
length(wektor7)
typeof(wektor7)
plot(wektor7, type = "l")

wektor8 <- rnorm(100, 1, 0.5)
wektor8

plot(wektor8)
hist(wektor8)

mean(wektor8)
sd(wektor8)

hist(sort(wektor8))


wektor8
abs(wektor8)
sign(wektor8)
sqrt(abs(wektor8))
sqrt(wektor8^2) == abs(wektor8)
e <- exp(1)
log(wektor8, base = e)
log10(1000)

floor(wektor8)
ceiling(wektor8)
trunc(wektor8)
round(wektor8, digits = 2)
signif(wektor8, 2)
kostka1 <- sample(1:6, 100000, replace = TRUE)
kostka2 <- sample(1:6, 100000, replace = TRUE)
wynik <- kostka1 + kostka2
min(wynik)
max(wynik)
range(wynik)
c(min(wynik),max(wynik))
mean(wynik)
(2+12)/2
median(wynik)
sd(wynik); var(wynik); sqrt(var(wynik))
quantile(wynik)
plot(wynik)
hist(wynik, 11)
summary(wynik)

any(wynik>10)
all(wynik >2)
posortowane <-sort(wynik)
is.unsorted(posortowane)
plot(rev(posortowane))
wynik[order(wynik)]
wektor <- c(1, 3L, 2.5, TRUE, "napis")
wektor
typeof(wektor); mode(wektor)
str(wektor)
is.vector(wektor)
is.list(wektor)
wektor[[1]]

lista <- list(1, 3L, 2.5, TRUE, "napis")
lista
typeof(lista); mode(lista)
typeof(lista[5])
str(lista)
is.vector(lista)
is.list(lista)
lista[1:2]
lista[[1]]
length(lista)
lista[-1]
lista

nielista <- unlist(lista)
typeof(nielista)
typeof(as.list(nielista))

sort(as.character(lista))

str(lista[1])
str(lista[[1]])
(liczba <- sample(0:9, 1))
if(liczba >= 5) {
  print("Duża")
} else {
  print("Mała") 
}

(wektor <- sample(0:9))
for(i in 1:length(wektor))
{
  liczba <- wektor[i]
  print(paste(i,liczba))
  
 if(liczba >= 5) 
 {
    print("Duża") 
 } 
 else 
 {
    print("Mała") 
  } 
}

i <- 0
while(i <= 9)
{
  print(i)
  i <- i + 1
  if(i == 5) next
  print(i)
}

i <- 0
repeat
{
  print(i)
  i <- i + 1
  if (i == 9) break
}

for(x in -1:1)
  for(y in -1:1)
  {
    if(x == 0 & y ==0) next
    print(paste("(",x,",",y,")"))
  }

lapply(lista, print)
funkcja.potęga <- function(podstawa, wykladnik = 2)
{
  result <- podstawa^wykladnik
  return(result)
}

funkcja.potęga(2, 3)
funkcja.potęga(wykladnik = 3, podstawa = 2)


funkcja.potęga(c(2,5,1))


funkcja.wektor <- function(wektor)
{
  wektor[2] <- NA
  print(wektor)
}

wektor <- 1:5
print(wektor)
funkcja.wektor(wektor)
print(wektor)


funkcja.trojkropek <- function(par1, ...)
{
  typeof(par1); mode(par1); print(par1)
  x <- list(...)
  typeof(x); mode(x); print(x)
  lapply(x, print)
}
funkcja.trojkropek(1,1:3,1:3,"1")
x <- 0:9
x
attributes(x)
attr(x, "dodatkowe.informacje") <- "bardzo wazne informacje"
attr(x, "opis") <- "indeksy"
attr(x, "dodatkowe.dane") <- list(1:3)
print(x)

z <- structure(1:10, opis = "elementy", names = c("I", "II", "III", "IV", "V", "VI", "VII", "VIII", "IX", "X"))
z
attributes(z)
names(z)

z["V"]

l <- as.list(z)
l
l[["V"]]
l$V

l <- list(I = 1, II = "2", III = TRUE)
l
typeof(l$III)

z <- c(I = 1, II = 2, III = 3)
z
#typeof(z$III)

funkcja.trojkropek(1, b=1:2, c=1:3, d="1")

z <- unname(z)

z$comment <- "komentarz"
z

class(z)

w <- c(x = 1, y = 2, z = 3)
w
class(w) <- "Wektor3D"
w
print(w)

print.Wektor3D <- function(v)
{
  stopifnot(length(v)==3)
  cat("[", as.character(v[1]), ",", as.character(v[2]), ",", as.character(v[3]), "]")
}

w <- unclass(w)
print(w)
---
title: "R Notebook"
output: html_notebook
---

This is an [R Markdown](http://rmarkdown.rstudio.com) Notebook. When you execute code within the notebook, the results appear beneath the code. 

Try executing this chunk by clicking the *Run* button within the chunk or by placing your cursor inside it and pressing *Ctrl+Shift+Enter*. 

```{r}
plot(cars)
```

Add a new chunk by clicking the *Insert Chunk* button on the toolbar or by pressing *Ctrl+Alt+I*.

When you save the notebook, an HTML file containing the code and output will be saved alongside it (click the *Preview* button or press *Ctrl+Shift+K* to preview the HTML file).

The preview shows you a rendered HTML copy of the contents of the editor. Consequently, unlike *Knit*, *Preview* does not run any R code chunks. Instead, the output of the chunk when it was last run in the editor is displayed.

```{r nazwa}
cat('Hello, World!\nWitaj Świecie!')

help(print)
?cat

args(print)

zmienna1 <- 1L
zmienna1
print(zmienna1)

zmienna2 <- 1.0 
typeof(zmienna1);mode(zmienna1)
typeof(zmienna2);mode(zmienna2)

(zmienna3 <- 1)
print(zmienna3)
zmienna3

typeof(zmienna3); mode(zmienna3)

str(zmienna3)
```

```{r}
wektor <- c(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)
cat(wektor)
wektor[-4]
str(wektor[c(1,4,10)])
wektor[3] <- 5
wektor
wektor[c(4,5,6)] <- c(-1,-2,-3)
head(wektor, 3)
tail(wektor, 3)


length(wektor)
min(wektor)
max(wektor)
mean(wektor)

sum(wektor)
prod(wektor[c(2,3,4,5,6,7,8,9,10)])

wektor*2
min(wektor+2)


wektor1 <- 0:9
?seq
wektor2 <- seq(from = 0, by = 2, length.out = 11)
print(wektor2)
typeof(wektor2);mode(wektor2)

wektor3 <- rep(0,2)
help(rep)


wektor4 <- c(1L, 1.0, 1E0, "1"); typeof(wektor4)
is.numeric(wektor4)
wektor4prim <- as.numeric(wektor4)
is.numeric(wektor4prim)

wektor
wektor >= 5
5 <= wektor
wektor[1:5] < wektor[6:10]

wektor %% 2 == 0
parzyste <- wektor[wektor %% 2 == 0]
parzyste
```
```{r funkcje}

funkcja.kwadrat <- function(argument)
{
  result <- argument*argument
  return(result)
}
typeof(funkcja.kwadrat)
mode(funkcja.kwadrat)

funkcja.kwadrat(2)
print(funkcja.kwadrat(2))
str(funkcja.kwadrat(2))

funkcja.kwadrat <- function(argument) argument**2
funkcja.kwadrat(3)

funkcja.kwadrat ~ argument^2

wektor
wynikiWektor <- funkcja.kwadrat(wektor)
wynikiWektor

print(wynikiWektor)
plot(wektor,wynikiWektor, type="l")

kolejność <- order(wektor)
kolejność
wektor[kolejność]
plot(wektor[kolejność],wynikiWektor[kolejność], type="l")
```

```{r}
zmienna <- 1
zmienna = 1
zmienna
1 -> zmienna

polaczony <- paste(c("Jeden","Dwa","Trzy"), collapse = ",")
polaczony
strsplit(polaczony, ",")
```

```{r}
2+3;1+2
2-3
2*3
2/3
2%/%3
2L/3L
2%%3
2^3
2**3

2==3
2!=3
2>3

{2+2}*2

2*pi
sin(pi/2)
sin(90)


deg2rad <- function(arg)
{
  return(arg*pi/180)
}
deg2rad(180)
sin(deg2rad(90))

z <- 2 + 3i
z
typeof(z)
mode(z)
Re(z)
Im(z)
Conj(z)
(r <- Mod(z)); (phi <- Arg(z))
r*exp(1i*phi)
exp(1i*pi)

wektor1 <- 0:9
wektor2 <- -9:0

wektor1;wektor2
wektor1+wektor2
wektor1-wektor2
wektor1*wektor2
wektor1/wektor2

a <- c(1,2,3)
b <- c(4,5,6)
a+b;a-b;a*b;a/b
(a+b)^2
sin(a)

wektor1
(-1)^wektor1
exp(wektor1)
plot(wektor1, sin(wektor1), type="l")
max(sin(wektor1))
-wektor1

wektor1;wektor2
min(wektor1,wektor2)
pmin(wektor1^2,wektor2^2)

wektor1
wektor1[1:10]
wektor1[]
wektor1[2:4]
wektor1[1:20]
wektor1[-(2:4)]

v1 <- c(2,1)
v2 <- c(1,-2)
v1;v2
sum(v1*v2)
(l1 <- sqrt(sum(v1^2)))
(l2 <- sqrt(sum(v2^2)))
cos_alpha <- sum(v1*v2)/(l1*l2)
cos_alpha
acos(cos_alpha)/pi*180

normalize <- function(v)
{
  lv <- sqrt(sum(v^2))
  return(v/lv)
}

nv1 <- normalize(v1)
nv1
sum(nv1^2)

Inf; -Inf; NA; NaN; TRUE; FALSE

plot(sin(wektor1), type="l")
wektor2 <- seq(0,2*pi,by=0.01)
plot(wektor2, sin(wektor2), type="l")
plot(wektor2, sin(wektor2)*sin(100*wektor2), type="l")
```

```{r}
TRUE & TRUE #AND
wektor3 <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)
wektor4 <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
wektor5 <- c(NA, NA, NA, NA)
xor(wektor3, wektor5)
!wektor5
all(wektor3)

wektor3&wektor4

isTRUE(wektor3[2])

wektor3 > wektor4
TRUE == 1
FALSE == 0

"Jacek" < "Placek"
"Jacek" == "Jacek"

(wektor6 <- 0:9)
(wektor6a <- wektor6[wektor6 < 5])
(wektor6b <- wektor6[wektor6 >= 5])
c(wektor6a,wektor6b)
wektor6[wektor6 %% 2 == 0]
wektor6[wektor6 %% 2 != 0 & wektor6 > 4]

(wektor6 <- -5:5)
which(wektor6 < 0)
which.max(wektor6)
which.min(wektor6)
```
```{r}
(wektor7 <- sample(0:9, 20, replace = TRUE))
length(wektor7)
typeof(wektor7)
plot(wektor7, type = "l")

wektor8 <- rnorm(100, 1, 0.5)
wektor8

plot(wektor8)
hist(wektor8)

mean(wektor8)
sd(wektor8)

hist(sort(wektor8))


wektor8
abs(wektor8)
sign(wektor8)
sqrt(abs(wektor8))
sqrt(wektor8^2) == abs(wektor8)
e <- exp(1)
log(wektor8, base = e)
log10(1000)

floor(wektor8)
ceiling(wektor8)
trunc(wektor8)
round(wektor8, digits = 2)
signif(wektor8, 2)
```


```{r}
kostka1 <- sample(1:6, 100000, replace = TRUE)
kostka2 <- sample(1:6, 100000, replace = TRUE)
wynik <- kostka1 + kostka2
min(wynik)
max(wynik)
range(wynik)
c(min(wynik),max(wynik))
mean(wynik)
(2+12)/2
median(wynik)
sd(wynik); var(wynik); sqrt(var(wynik))
quantile(wynik)
plot(wynik)
hist(wynik, 11)
summary(wynik)

any(wynik>10)
all(wynik >2)
posortowane <-sort(wynik)
is.unsorted(posortowane)
plot(rev(posortowane))
wynik[order(wynik)]
```

```{r}
wektor <- c(1, 3L, 2.5, TRUE, "napis")
wektor
typeof(wektor); mode(wektor)
str(wektor)
is.vector(wektor)
is.list(wektor)
wektor[[1]]

lista <- list(1, 3L, 2.5, TRUE, "napis")
lista
typeof(lista); mode(lista)
typeof(lista[5])
str(lista)
is.vector(lista)
is.list(lista)
lista[1:2]
lista[[1]]
length(lista)
lista[-1]
lista

nielista <- unlist(lista)
typeof(nielista)
typeof(as.list(nielista))

sort(as.character(lista))

str(lista[1])
str(lista[[1]])
```

```{r}
(liczba <- sample(0:9, 1))
if(liczba >= 5) {
  print("Duża")
} else {
  print("Mała") 
}

(wektor <- sample(0:9))
for(i in 1:length(wektor))
{
  liczba <- wektor[i]
  print(paste(i,liczba))
  
 if(liczba >= 5) 
 {
    print("Duża") 
 } 
 else 
 {
    print("Mała") 
  } 
}

i <- 0
while(i <= 9)
{
  print(i)
  i <- i + 1
  if(i == 5) next
  print(i)
}

i <- 0
repeat
{
  print(i)
  i <- i + 1
  if (i == 9) break
}

for(x in -1:1)
  for(y in -1:1)
  {
    if(x == 0 & y ==0) next
    print(paste("(",x,",",y,")"))
  }

lapply(lista, print)
```

```{r}
funkcja.potęga <- function(podstawa, wykladnik = 2)
{
  result <- podstawa^wykladnik
  return(result)
}

funkcja.potęga(2, 3)
funkcja.potęga(wykladnik = 3, podstawa = 2)


funkcja.potęga(c(2,5,1))


funkcja.wektor <- function(wektor)
{
  wektor[2] <- NA
  print(wektor)
}

wektor <- 1:5
print(wektor)
funkcja.wektor(wektor)
print(wektor)


funkcja.trojkropek <- function(par1, ...)
{
  typeof(par1); mode(par1); print(par1)
  x <- list(...)
  typeof(x); mode(x); print(x)
  lapply(x, print)
}
funkcja.trojkropek(1,1:3,1:3,"1")
```
```{r}
x <- 0:9
x
attributes(x)
attr(x, "dodatkowe.informacje") <- "bardzo wazne informacje"
attr(x, "opis") <- "indeksy"
attr(x, "dodatkowe.dane") <- list(1:3)
print(x)

z <- structure(1:10, opis = "elementy", names = c("I", "II", "III", "IV", "V", "VI", "VII", "VIII", "IX", "X"))
z
attributes(z)
names(z)

z["V"]

l <- as.list(z)
l
l[["V"]]
l$V

l <- list(I = 1, II = "2", III = TRUE)
l
typeof(l$III)

z <- c(I = 1, II = 2, III = 3)
z
#typeof(z$III)

funkcja.trojkropek(1, b=1:2, c=1:3, d="1")

z <- unname(z)

z$comment <- "komentarz"
z

class(z)

w <- c(x = 1, y = 2, z = 3)
w
class(w) <- "Wektor3D"
w
print(w)

print.Wektor3D <- function(v)
{
  stopifnot(length(v)==3)
  cat("[", as.character(v[1]), ",", as.character(v[2]), ",", as.character(v[3]), "]")
}

w <- unclass(w)
print(w)
```


