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Commit 2716bcc

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inst/tutorials/2a_vektoren/vl2_a_vektoren.Rmd

Lines changed: 31 additions & 7 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -663,14 +663,26 @@ id + 1
663663
# ohne die Anführungszeichen kann der Text als Zahl erkannt werden.
664664
```
665665

666-
## Typen
666+
## Datentypen
667667

668-
Als nächstes schauen wir uns die Typen und Klassen von Daten etwas genauer an.
668+
### Unterscheidung Typ und Klasse
669+
670+
Als nächstes schauen wir uns die Typen und Klassen von Objekten in R etwas genauer an.
671+
672+
::: infobox
673+
674+
**Kurzzusammenfassung**
675+
676+
Der **Datentyp** kategorisiert die Objekte nach der Art und Weise, wie sie im Computer gespeichert werden. Also z.B. ob es Text ist, Dezimalzahlen, oder ganze Zahlen. Ein Vektor kann immer nur Daten des gleichen Typs enthalten.
677+
678+
Die **Klasse** eines Objekts hingegen sagt R, wie es damit umgehen soll. Also welche Operationen erlaubt sind. Beispielsweise, dass auf ein Objekt der Klasse "Text" die Methode "Multiplikation" nicht angewandt werden kann, die Methode "zähle die Wörter" aber schon. Teilweise überschneiden sich Datentyp und Klasse. Aber: Es gibt unbegrenzt viele Klassen, jedoch nur eine kleine, feste Anzahl an Datentypen (6 Stück).
679+
Ein Objekt kann auch mehrere Klassen haben, während es nur ein einziger Datentyp gleichzeitig sein kann. Es gibt unbegrenzt viele Klassen, weil Programmierer\*innen jederzeit neue Klassen erfinden können.
669680

670681
Auf dem Level, auf dem wir R nutzen ist die ganz genaue Unterscheidung zwischen Typen und Klassen nicht notwendig. Nur gut, es einfach schonal gehört zu haben, da hier manchmal Probleme auftauchen die sich dann meist relativ einfach lösen lassen.
671682

683+
:::
672684

673-
### Typen
685+
### Die verschiedenen Datentypen
674686

675687

676688
Es gibt *atomic vectors* in insgesamt sechs Datentypen, von denen wir aber nur vier wirklich verwenden. Aber damit du es einmal gesehen hast, werden der Vollständigkeit halber einmal alle gezeigt.
@@ -682,18 +694,16 @@ Es gibt *atomic vectors* in insgesamt sechs Datentypen, von denen wir aber nur v
682694
5. (complex)
683695
6. (raw)
684696

685-
R sagt dir, mit welchem Datentyp du es zu tun hast wenn du `typeof(x)` eingibst (siehe unten).
697+
R sagt dir, welchen **Datentyp** ein Objekt `x` hat, wenn du `typeof(x)` eingibst (siehe unten).
686698

687-
#### Zahlen: Unterschied `double` und `integer`
699+
### Zahlen: Unterschied `double` und `integer`
688700

689701
Sowohl `double` als auch `integer` beinhalten Zahlen. Wo ist nun der Unterschied und warum gibt es ihn?
690702

691703

692704
**Double** sind Fließkommazahlen bzw. Dezimalzahlen, auch *floating point numbers*.
693705

694706
**Integer** sind positive und negative ganze Zahlen sowie Null.
695-
696-
697707
Das ist wichtig zu erwähnen, denn das ist krass: Computer merken sich Zahlen anders als Menschen. Die meisten Menschen denken *dezimal* (also in Zehnerschritten) und Computer *binär* (die klassischen 1 und 0).
698708

699709
Für den Menschen sieht eine `0.1` so aus: $0.1$ bzw. $\frac{1}{10}$.
@@ -1298,6 +1308,20 @@ Darüber hinaus hast du nun ein Bild davon, welche wichtigen Datentypen (`double
12981308
| `as.array()` | Umwandlung in Array |
12991309
|`is.double()` | Logische Abfrage, analog zu den anderen Typen und Klassen abwandelbar |
13001310

1311+
## Hash generieren
1312+
1313+
Wenn du mit deinen Antworten im Tutorial zufrieden bist, generiere dir deinen Hash-Code, kopiere ihn und lade ihn bei der entsprechenden Abgabe auf Moodle hoch!
1314+
1315+
```{r context="server"}
1316+
learnrhash::encoder_logic()
1317+
```
1318+
1319+
```{r encode, echo=FALSE}
1320+
learnrhash::encoder_ui(ui_before = NULL)
1321+
```
1322+
1323+
### [**Moodle-Kurs öffnen**](https://moodle.uni-kassel.de/course/view.php?id=15349)
1324+
13011325
## Credit
13021326
Dieses Tutorial wurde von Lukas Bruelheide sowie Gesa Graf geschrieben. \
13031327
Dank gilt auch Jeffrey Ohene für

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