การใช้งาน useful function of array ในภาษา R language แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE 3 ตัวอย่าง และอธิบายการทำงาน และยกตัวอย่าง usecase ในโลกจริง

การใช้งาน Useful Functions of Array ใน R language อย่างง่ายดาย

การเขียนโปรแกรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและสถิตินั้น ภาษา R ถือเป็นหนึ่งในภาษาที่ถูกใช้งานอย่างแพร่หลาย เนื่องจากมีคุณสมบัติที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล วันนี้เราจะมาพูดถึง "useful functions of array" ใน R ที่มีความสำคัญและสามารถใช้ได้กับการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบต่างๆ

1. apply() Function

ฟังก์ชัน `apply()` ใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลใน array หรือ matrix โดยสามารถกำหนดให้ประมวลผลตามแนวแถว (MARGIN = 1) หรือแนวคอลัมน์ (MARGIN = 2) ได้

ตัวอย่าง CODE:

# สร้าง matrix 3x3
mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow = 3)
print("Matrix:")
print(mat)

# ใช้ apply() เพื่อคำนวณผลรวมแนวคอลัมน์
col_sums <- apply(mat, MARGIN = 2, FUN = sum)
print("Sum of columns:")
print(col_sums)

# ใช้ apply() เพื่อคำนวณผลรวมแนวแถว
row_sums <- apply(mat, MARGIN = 1, FUN = sum)
print("Sum of rows:")
print(row_sums)

ในโค้ดข้างต้น, `apply()` ถูกใช้เพื่อคำนวณผลรวมของแนวคอลัมน์และแนวแถวของ matrix

2. lapply() Function

ฟังก์ชัน `lapply()` ถูกใช้เพื่อประมวลผลข้อมูลใน list และมักใช้กับ vectors เนื่องจากทำงานในระดับ element-wise

ตัวอย่าง CODE:

# สร้าง list ของ vectors
lst <- list(a = 1:5, b = rnorm(5), c = rnorm(5, mean = 50, sd = 10))
print("Original list:")
print(lst)

# ใช้ lapply() เพื่อคำนวณค่า mean
mean_list <- lapply(lst, mean)
print("Mean of each vector:")
print(mean_list)

ในตัวอย่างนี้, `lapply()` ถูกใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ย (mean) ของแต่ละ vector ที่อยู่ใน list

3. sapply() Function

ฟังก์ชัน `sapply()` เป็นรูปแบบปรับปรุงของ `lapply()` ที่มีความสามารถในการ return ผลลัพธ์ออกมาเป็น vector หรือ matrix

ตัวอย่าง CODE:

# ใช้ list จากตัวอย่างก่อนหน้า
print("Original list:")
print(lst)

# ใช้ sapply() เพื่อคำนวณค่า mean และ ให้ผลลัพธ์เป็น vector
mean_vector <- sapply(lst, mean)
print("Mean of each vector as vector:")
print(mean_vector)

ผลลัพธ์ที่ได้จาก `sapply()` จะเป็น vector ที่ประกอบไปด้วยค่าเฉลี่ยของแต่ละ vector ใน list

Usecase ในโลกจริง:

สมมติว่าคุณเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลและต้องการคำนวณสถิติพื้นฐานที่สำคัญของชุดข้อมูลสำหรับหลายๆ กลุ่มในการศึกษาของคุณ เช่น ผลรวม, ค่าเฉลี่ย, หรือ standard deviation ฟังก์ชันเหล่านี้ของ R ทำให้งานของคุณเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ หากคุณมีความสนใจในการประมวลผลข้อมูลหรือต้องการที่จะพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ การเรียนรู้และการฝึกฝนการใช้งานฟังก์ชันเหล่านี้ใน R จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง

ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT), เรามีหลักสูตรเต็มรูปแบบที่จะช่วยคุณเข้าใจและเรียนรู้ R language อย่างลึกซึ้ง ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่หรือมืออาชีพ การเรียนรู้กับเราจะเปิดโอกาสให้คุณเชี่ยวชาญในการใช้งานภาษาที่ทรงพลังนี้ รอไม่ได้อีกแล้ว มาเริ่มต้นการเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างความรู้ใหม่ๆ กันเถอะ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง