# da eseguire riga per riga

source("carica_file.R")  # ricarichiamo un file se non lo abbiamo fatto

str(lancio)

summary(lancio)

L <- as.matrix(lancio)    # anche 'data.matrix()'

# abbiamo quindi diversi modi di accedere ai vettori delle istanze
# di ciascuna variabile, ad esempio per t
lancio$t
lancio[[1]
L[,1]
L[,'t']      # vantaggio: non bisogna ricordare il numero d'ordine

# mentre con le righe abbiamo accesso alle variabili
# nelle stesse 'condizioni' (allo stesso tempo, nel nostro caso),
# ad esempio
L[1,]

# da notare come le colonne hanno dei nome, come abbiamo visto sopra
dimnames(L)

# se vogliamo, possiamo rimuovere i nomi
dimnames(L) = NULL
L[1,]

# o anche metterne altri (fuori programma...)
#------------------------------------------------------
#
# etc. etc. (fuori programma...)

# per quello che ci interessa, spesso ci conviene
# mettere le colonne di interesse in vettori
# aventi i nomi delle colonne stesse e fare le nostre analist,
# ad esempio
t <- as.numeric(lancio$t)

#-------------------------------------------------------------
#------------------------------------------------------------
# Sempre, FUORI PROGRAMMA, ecco come creare delle variabili al volo,
# in questo caso con il contenuto che ci interessa

rm(t,x,y,vx,vy)   # per essere sicuri di crearle veramente!

for(i in 1:dim(L)[2]) assign(dimnames(L)[[2]][i] , L[,i])

# controlliamo
t
x
y
vx
vy


# Quindi, potremmo fare una cosa del genere all'inizio,
# ad esempio
l <- read.table("lancio_10_45_0.05.txt", header=TRUE)
dimnames(l)[[2]]
for(i in 1:dim(l)[2]) assign(dimnames(l)[[2]][i] , l[[i]])

#---------------------------------------------------------------