# Materialy wprowadzajace do platformy R
# i jezyka programowania R
# http://www.biecek.pl/semestr/stats

#
# ---------------------------------------------------------------
# Podstawy składni języka R
#
# liczby
2.5e3

# lancuchy znakow
"Jestem lancuchem znakow"

# typ logiczny
TRUE == T
FALSE == F

# wektory obiektow tego samego typu
c(1,3,4)

# listy obiektow roznych typow
list(name=c("Jan","Tomasz"), surname="Kowalski", age=25, married=T)

# macierze
matrix(0,4,2)

# ramki danych
data.frame(id=c(100,101,102), age=c(25,21,22), male=c(T,T,F))

# typ wyliczeniowy
factor(c("sierzant", "kapitan", "sierzant")).

# uwaga na konwersje pomiedzy typami!
as.numeric(factor(c(-2,2)))

# konwersje na typ liczbowy, najlepiej robic tak:
as.numeric(as.character(factor(c(-2,2))))

# operator przypisania
c(13, 13) -> zmienna.z.kropka
imie <- "Ola"
i = 4

# indeksowanie wektorow list i macierzy jest bardzo proste
wektor <- 1:10
wektor
wektor[1:3]
wektor[c(-1,-3,-5)]

# elementy macierzy indeksowac mozna tak
macierz <- matrix(1:4,2,2)
macierz 
macierz[1,]
macierz[-1,-1]

# elementy list i ramek danych indeksowac mozna tak
osobnik <- list(name=c("Jan","Tomasz"), surname="Kowalski", age=25, married=T)
osobnik$name
osobnik[[2]]
osobnik[[1]]

# sekwencje mozna tworzyc na dwa sposoby
# -2:2
# seq(10,50,by=10)

# ale nalezy byc ostroznym, jezeli chcemy miec sekwencje liczb niecalkowitych
v <- seq(0.7, 0.8, by=0.1)
v
v == 0.8

# operatory logiczne sa takie jak w wiekoszci jezykow programowania
lubie.statystyke   = c(ala=F, ola=T, ewa=T)
lubie.prowadzacego = c(ala=T, ola=T, ewa=F)
lubie.statystyke & lubie.prowadzacego
lubie.statystyke && lubie.prowadzacego
lubie.statystyke | lubie.prowadzacego
lubie.statystyke || lubie.prowadzacego

# operacje wejscia wyjscia
wektor.liczb = scan("nazwa.pliku")

# mozna specyfikowac typ odczytywanych zmiennych i separatory
wektor.lancuchow = scan("nazwa.pliku", what="character", sep=",")

# macierz liczb najlatwiej odczytac w ten sposob
macierz = read.table("nazwa.pliku")

# jezeli macierz ma naglowek, to powiedzmy o tym R'owi
macierz = read.table("nazwa.pliku", header=T, sep="\t")

# zapisywanie do pliku jest proste
cat(wektor, file="nazwa.pliku", append=F)

# bardziej zlozone struktury lepiej zapisac w ten sposob
write.table(macierz, file="nazwa.pliku", sep="\t")

# mozemy odczytywac i zapisywac dane do windowsowego schowka
wektor = scan("clipboard")
write.csv(macierz,"clipboard")

# mozna importowac dane z SPSS
library(Hmisc)
ramka.danych = spss.get("nazwa.pliiku.sav")

# importowac dane z wbudowanych pakietow
library(BSDA)
data(Coffee)
head(Coffee)

# mozemy zapisywac pliki graficzne
png("obrazek.png", width = 640, height = 480)
example(plot)
dev.off()

#
# przykladowa sesja z R

# zrobmy kilka zmiennych
wektor  <- 1:100
macierz <- matrix(1:100,10,10)
fragment<- sample(wektor,50,T)
ramka   <- read.csv("http://semestr.pl/cogito/download/drzewka.csv",
					 header=T, sep="\t")

# wyswietlmy te zmienne
fragment
ramka
ramka$waga
str(ramka)
head(ramka,3)
ramka[ramka$plec=="M",]
colnames(ramka)

# policzmy cos
BMI <- ramka$waga/(ramka$wzrost/100)^2
ramka$BMI = BMI

# dowiedzmy sie czegos o funkcji hist
?hist
args(hist)

# narysujmy cos
hist(fragment)
hist(ramka$wiek, xlab="Wiek")

plot(ramka$waga, ramka$wzrost/100, xlim=c(50,100), ylim=c(1.5,2), 
	xlab="waga [kg]", ylab="wzrost [m]", type="p", lwd=2, col="red")

ls()
attach(ramka)
ls()

etykietki = paste(ramka$imie, ramka$nazwisko)
identify(waga, wzrost/100, etykietki)

# a teraz uruchamiamy R commandera
library(Rcmdr)

# demo mozliwosci pakietu graphics
demo(graphics)

library(rgl)
demo(rgl)

# kilka podsumowan
summary(fragment)
summary(ramka)

# co to za pokoj?
add.box <- function(x1,x2,y1,y2,z1,z2,col) {
   rgl.quads(c(x1,x1,x2,x2),c(y1,y2,y2,y1),c(z1,z1,z1,z1),col)
   rgl.quads(c(x1,x1,x2,x2),c(y1,y2,y2,y1),c(z2,z2,z2,z2),col)
   rgl.quads(c(x1,x1,x1,x1),c(y1,y2,y2,y1),c(z1,z1,z2,z2),col)
   rgl.quads(c(x2,x2,x2,x2),c(y1,y2,y2,y1),c(z1,z1,z2,z2),col)
   rgl.quads(c(x1,x2,x2,x1),c(y1,y1,y1,y1),c(z1,z1,z2,z2),col)
   rgl.quads(c(x1,x2,x2,x1),c(y2,y2,y2,y2),c(z1,z1,z2,z2),col)
}

rgl.open()
rgl.quads(c(-0.01,-0.01,4.5,4.5),c(0,2.5,2.5,0),c(2.21,2.21,2.21,2.21),
	"blue",alpha=0.5)
rgl.quads(c(-0.01,-0.01,4.5,4.5),c(0,2.5,2.5,0),c(-0.01,-0.01,-0.01,-0.01),
	"blue",alpha=0.5)
rgl.quads(c(4.5,4.5,4.5,4.5),c(0,2.5,2.5,0),c(-0.01,-0.01,2.21,2.21),"blue",
	alpha=0.5)
rgl.quads(c(-0.01,-0.01,-0.01,-0.01),c(0,2.5,2.5,0),c(-0.01,-0.01,2.21,2.21),
	"blue",alpha=0.5)
rgl.quads(c(4.49,4.49,4.49,4.49),c(1,2.3,2.3,1),c(0.5,0.5,2.1,2.1),"black")
rgl.quads(c(0,0,4.5,4.5),c(0,0,0,0),c(0,2.2,2.2,0),"#AB5400")
add.box(0,2.2,0,2.1,2.2,1.8,"#E7F179")
rgl.quads(c(0.55,0.55,1.65,1.65),c(0,2.1,2.1,0),c(1.79,1.79,1.79,1.79),"#B1B1B1")
add.box(0,0.4,0,0.8,0.6,1.2,"#E7F179")
add.box(2.55,2.15,0,0.4,0,0.4,"#E7F179")
add.box(2.6,4.3,0,0.4,0,2.1,"#E7F179")
add.box(1,2.1,0,0.8,0,0.45,"#E7F179")
rgl.quads(c(1.3,1.3,2.1,2.1),c(1,1.8,1.8,1),c(0.01,0.01,0.01,0.01),"#B1B1B1")
rgl.quads(c(0,0,0.8,0.8),c(0,2,2,0),c(0.01,0.01,0.01,0.01),"#7A7E84")
rgl.material(ambient="#FFFFFF")
rgl.light(diffuse="#AAAAAA")

for(i in 1:360) {
  rgl.viewpoint(i); 
}