### R code from vignette source 'oompa.Rnw'

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### code chunk number 1: invoke
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library(oompaBase)


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### code chunk number 2: data
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mat <- matrix(1:1024, ncol=1)


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### code chunk number 3: figmaker (eval = FALSE)
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## # windows(width=6,height=8)
## opar <- par(mfrow=c(8, 1), mai=c(0.3, 0.5, 0.2, 0.2))
## image(mat, col=jetColors(128), main='jetColors')
## image(mat, col=wheel(64, 0.5), main='wheel, half saturation')
## image(mat, col=redgreen(64), main='redgreen')
## image(mat, col=blueyellow(32), main='blueyellow')
## image(mat, col=cyanyellow(32), main='cyanyellow')
## image(mat, col=redscale(64), main='redscale')
## image(mat, col=bluescale(64), main='bluescale')
## image(mat, col=greyscale(64), main='greyscale')
## par(opar)


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### code chunk number 4: oompa.Rnw:68-69
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# windows(width=6,height=8)
opar <- par(mfrow=c(8, 1), mai=c(0.3, 0.5, 0.2, 0.2))
image(mat, col=jetColors(128), main='jetColors')
image(mat, col=wheel(64, 0.5), main='wheel, half saturation')
image(mat, col=redgreen(64), main='redgreen')
image(mat, col=blueyellow(32), main='blueyellow')
image(mat, col=cyanyellow(32), main='cyanyellow')
image(mat, col=redscale(64), main='redscale')
image(mat, col=bluescale(64), main='bluescale')
image(mat, col=greyscale(64), main='greyscale')
par(opar)


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### code chunk number 5: dat
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ng <- 10000
ns <- 50
dat <- matrix(rnorm(ng*ns, 0, rep(c(1, 2), each=25)), ncol=ns, byrow=TRUE)


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### code chunk number 6: dat
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dat[1:500, 1:25] <- dat[1:500, 1:25] + 2


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### code chunk number 7: clas
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clas <- factor(rep(c('Good', 'Bad'), each=25))


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### code chunk number 8: mm
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a0 <- proc.time()
myMean <- matrixMean(dat)
used0 <- proc.time() - a0


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### code chunk number 9: checkApply
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a1 <- proc.time()
mm <- apply(dat, 1, mean)
used1 <- proc.time() - a1


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### code chunk number 10: nodiff
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summary(as.vector(myMean-mm))


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### code chunk number 11: times
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used0
used1


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### code chunk number 12: varns
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a0 <- proc.time()
myVar  <- matrixVar(dat, myMean)
a1 <- proc.time()
vv <- apply(dat, 1, var)
a2 <- proc.time()


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### code chunk number 13: nodiffv
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summary(as.vector(myVar - vv))


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### code chunk number 14: timers
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a1 - a0
a2 - a1


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### code chunk number 15: tstats
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t0 <- proc.time()
myT <- matrixT(dat, clas)
t1 <- proc.time()
tt <- sapply(1:nrow(dat), function(i) {
  t.test(dat[i,clas=="Bad"], dat[i, clas=="Good"], var.equal=T)$statistic
})
t2 <- proc.time()


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### code chunk number 16: oompa.Rnw:152-153
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summary(as.vector(tt - myT))


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### code chunk number 17: oompa.Rnw:155-157
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t1 - t0
t2 - t1


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### code chunk number 18: xy
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x <- matrix(rnorm(100*3), nrow=100, ncol=3)
class1 <- class2<- rep(FALSE, 100)
class1[sample(100, 20)] <- TRUE
class2[sample(100, 20)] <- TRUE
class3 <- !(class1 | class2)
codes <- list(ColorCoding(class1, "red", 16),
              ColorCoding(class2, "blue", 15),
              ColorCoding(class3, "black", 17))


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### code chunk number 19: pcc
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par(mfrow=c(2,1))
plot(ColorCodedPair(x[,1], x[,2], codes), xlab="Coord1", ylab="Coord2")
plot(ColorCodedPair(x[,1], x[,3], codes), xlab="Coord1", ylab="Coord3")
par(mfrow=c(1,1))