Summary  
This chapter covers implementing code for basic arithmetic operations (addition, subtraction, multiplication, division) and printing the results.

General domain of usage  
Numerical computation

Contrairement à de nombreux autres langages de programmation, R n'a pas besoin d'une fonction spécifique pour afficher la sortie. Alors, commençons notre voyage en R avec quelques calculs arithmétiques simples pour débuter.

En R, vous pouvez effectuer des opérations arithmétiques de base en utilisant les opérateurs suivants :
* `+` pour l'addition ;
* `-` pour la soustraction ;
* `*` pour la multiplication ;
* `/` pour la division.

Par exemple, calculons quelques expressions mathématiques :

Comme vous pouvez le voir, il n'y a rien de compliqué ici.

R est l'un des langages de programmation les plus populaires parmi les analystes de données et les data scientists. R dispose d'une large communauté qui vous aidera toujours avec n'importe quel problème. De plus, R possède des tonnes de différents packages conçus pour résoudre divers problèmes. Le langage peut être facilement appliqué aux problèmes de statistiques et d'analyse de données. Dans la première partie, vous serez introduit aux bases de R et vous traiterez des valeurs 1-D uniques de différents types.

Dans la section initiale, vous plongerez dans les éléments fondamentaux de R, tels que la génération de sortie et l'exécution d'opérations élémentaires. Cette section se terminera par une exploration de la théorie derrière les variables.

Vous vous familiariserez avec la classe de vecteurs en R, qui gère également les valeurs individuelles. Ici, vous explorerez les principaux types de données pour les valeurs singulières et apprendrez à gérer plusieurs valeurs du même type simultanément.

Les facteurs, également connus sous le nom de variables catégorielles, sont courants dans le monde réel. Les exemples incluent les groupes sanguins, les devises, les nationalités et les marques. Contrairement aux variables numériques, les facteurs ont un ensemble limité de valeurs possibles.

Understand how to represent and work with structured two-dimensional data. Build confidence in transforming, labeling, and applying operations to matrices for analytical tasks.

Master the most widely used data structure in R for tabular information. Learn to organize, transform, and extract insights from datasets to support data-driven decisions.

Learn how lists extend beyond vectors by storing elements of different types and lengths. Develop the ability to create, access, and modify lists for organizing complex data structures.

Arithmétique de Base

Solution

Awesome!

Arithmétique de Base

Solution

Awesome!