Rcourse_NSU - Решения по третьей лекции

Составлены в формате задание - ответ к нему.

Рассчитано на самопроверку: ваша задача написать такой код, чтобы совпал с моим правильным ответом. Плюс есть еще несколько заданий на подумать и вспомнить материал лекции.

Не стесняйтесь гуглить, это необходимо для решения многих задач в программировании, которые могут встретиться в реальной жизни.

Если вдруг найдутся ошибки/опечатки, пишите на почту e.ubogoeva@alumni.nsu.ru или в телеграм. Вопросы по заданиям также можно писать на почту или в телеграм, телеграм чуть предпочтительнее.

Создание функций

Создайте функцию plus_two(), которая принимает число и возвращает это же число + 2.
Проверьте функцию plus_two() на числе 40
```
plus_two <- function(x) x + 2
plus_two(40)
```
```
[1] 42
```
Создайте функцию, которая вычисляет площадь круга на основании радиуса и посчитайте площадь круга радиусом 5 (в R есть встроенная константа pi).
```
circle_area <- function(r) pi*r^2
circle_area(5)
```
```
[1] 78.53982
```
Создайте функцию, которая переводит градусы Цельсия в Фаренгейта. Проверьте на значениях -100, -40 и 0, что функция работает корректно
```
cels2far <- function(x) x * 1.8 + 32
cels2far(c(-100, -40, 0))
```
```
[1] -148  -40   32
```

Найдите сумму всех простых чисел от 1 до 100, где 1 не является простым, по возможности используя подход purrr::map().

library(purrr)
is_prime <- function(x) {
  if (x == 1) return(FALSE)
  if (x == 2) return(2)
  if (!any(x %% 2:(x-1) == 0)) return(x) else return(FALSE)
}
sum(map_dbl(1:100, is_prime))

[1] 1060

Проверьте, является ли число 2023 простым
```
is_prime(2023)
```
```
[1] FALSE
```

Используя функцию is_prime(), создайте функцию prime_numbers(), которая выводит все простые числа перед заданным числом. Проверьте на числах 200, 1000.

prime_numbers <- function(x) {
  (1:x)[map_dbl(1:x, is_prime) != 0]
}
prime_numbers(200)

 [1]   2   3   5   7  11  13  17  19  23  29  31  37  41  43  47  53  59  61  67
[20]  71  73  79  83  89  97 101 103 107 109 113 127 131 137 139 149 151 157 163
[39] 167 173 179 181 191 193 197 199

prime_numbers(1000)

  [1]   2   3   5   7  11  13  17  19  23  29  31  37  41  43  47  53  59  61
 [19]  67  71  73  79  83  89  97 101 103 107 109 113 127 131 137 139 149 151
 [37] 157 163 167 173 179 181 191 193 197 199 211 223 227 229 233 239 241 251
 [55] 257 263 269 271 277 281 283 293 307 311 313 317 331 337 347 349 353 359
 [73] 367 373 379 383 389 397 401 409 419 421 431 433 439 443 449 457 461 463
 [91] 467 479 487 491 499 503 509 521 523 541 547 557 563 569 571 577 587 593
[109] 599 601 607 613 617 619 631 641 643 647 653 659 661 673 677 683 691 701
[127] 709 719 727 733 739 743 751 757 761 769 773 787 797 809 811 821 823 827
[145] 829 839 853 857 859 863 877 881 883 887 907 911 919 929 937 941 947 953
[163] 967 971 977 983 991 997

Функции семейства `apply()`

Создайте список list3

list3 <- list(
  a = 1:5,
  b = 0:20,
  c = 4:24,
  d = 6:3,
  e = 6:25
  )

Посчитайте максимальное значение по каждому элементу списка. Ответ получите в виде списка и в виде вектора.
```
lapply(list3, max)
```
```
$a
[1] 5

$b
[1] 20

$c
[1] 24

$d
[1] 6

$e
[1] 25
```
```
map_dbl(list3, max)
```
```
 a  b  c  d  e 
 5 20 24  6 25 
```

Посчитайте максимальное значение в каждой колонке датасета mtcars

apply(mtcars, 2, max)

    mpg     cyl    disp      hp    drat      wt    qsec      vs      am    gear 
 33.900   8.000 472.000 335.000   4.930   5.424  22.900   1.000   1.000   5.000 
   carb 
  8.000

Создание функций

Функции семейства apply()

Функции семейства `apply()`