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标题:
R语言入门基础之矩阵
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作者:
数模天下
时间:
2012-12-24 14:04
标题:
R语言入门基础之矩阵
矩阵(matrix)
矩阵生成函数matrix():matrix(data, nrow = , ncol = , byrow = F)，其中，数据data是必须的，其他都是选择参数，可以不选。byrow = F默认为按列来排列数据，如果想要按行排列，令byrow = T。
4 ^3 B8 Y1 h' h6 {# o
1、对角矩阵和单位阵。
! Z( h7 J& {0 G2 D9 R) Z1 f
例1：x <- 1:6; diag(x) #对角矩阵
N" G7 H$ Q# z ]
例2：y <- rep(1, 5); diag(y) #单位阵
% g+ s, X5 d4 k" `6 n" y$ |7 J
5 {+ d8 g p n
2、矩阵下标
5 X: k& [( w' ^, A& m3 u" K
例1：xx <- matrix(1:20, 4, 5)
8 r( d8 H7 i M6 T
xx[2, 2]; xx[2, 3:5]; xx[3:4, 3:4]
; o+ B+ Z q3 S4 W- W
xx[2, ]; xx[ , 2]
$ P' C* h5 T7 z
* W! e; h% e4 e- n, y$ U
3、代数意义下的矩阵乘法"%*%"
) B7 ~* T6 v7 e" d
例1：yy <- matrix(1:6, 3, 2); zz <- matrix(1:6, 2, 3)
- e# d, N4 Y0 O( N% U7 i) N
yy %*% zz; zz %*% yy
5 S, z( ]8 B0 X* |* a
1 c( B3 x/ G1 d7 |# V+ t, Q6 i7 |) r
4、矩阵行和列的维数
0 ` `) P! ^# ~% ?
例1：xx <- matrix(1:20, 4, 5)
* F$ l% ~, C9 O+ P* G
dim(xx) #行和列的维数
# d3 v. C8 V0 g0 P% _
nrow(xx); ncol(xx) #行数和列数
" ^; }$ q4 l% v. V1 B' w
9 W5 z- y5 M: ~
5、矩阵的主要运算函数
9 D3 g5 D+ C: G- L1 _" k, z
例1：x <- 1:6; y <- as.matrix(x) #转换成矩阵
3 w K, N* f7 c- H4 f' _1 }$ k
is.matrix(x); is.matrix(y) #判断是否矩阵
! p3 x# e- B. a- }( ?5 j
例2： diag() #方阵对角线元素或者生成对角矩阵
+ Z3 |2 Z( t! [, f& `
apply() #对矩阵应用函数
) h; A: N* Q K
eigen() #求特征值和特征向量
# J) D1 t9 R( x9 b' j, e! h
solve() #求逆矩阵
, P, k3 J3 ]8 r* f5 W# ?
chol() #Choleski分解
6 ~& b& v8 ^+ P! N/ y8 t6 Q' c5 c
svd() #奇异值分解
3 F$ s* C. v! F' }$ H4 |
qr() #QR分解
+ `* O. Q5 h* X& q) x$ \% ?
det() #求行列式
( A& M' r7 c& r; I7 U6 |
dim() #给出行列数
" [; x* D& `% C/ m' m( }
t() #矩阵转置
! e* s- o; ~" n3 _8 E8 @, Q; }- ]4 J
3 Y- h0 u0 v" c) M1 R7 R
6、矩阵合并
5 V1 ]/ l, q' a+ W
例1：aa <- matrix(1:6, 3, 2); bb <- matrix(7:12, 3, 2)
% h- h1 [+ [ B s" ?1 C
cbind(aa, bb) #按列合并
; d$ ]% K4 H0 U7 V1 L/ t
rbind(aa, bb) #按行合并
6 i1 U& ^2 {" S( p+ ^
1 n. d! s* O& Y7 m L3 Y( W5 r
7、矩阵apply()运算函数：语法是apply(data, dim, function),dim取1表示对行运用函数，取2表示对列运用函数。
8 x8 u k( |) E, H( A
例1：xx <- matrix(1:20, 4, 5)
: u8 J% T! V/ q* B/ l
colMeans(xx) #列均值
: ?$ F8 z8 O3 g8 p6 s: ^
colSums(xx) #列和
/ U# N+ W8 Z/ [! c1 M5 Z
其余大部分都要用到apply()函数
+ H* }5 A3 o: M( d0 Y" R) T
例2：xx <- matrix(1:20, 4, 5)
" K: `2 c* j/ m9 R
apply(xx, 2, mean) #列均值，等同于colMeans(xx)
7 w$ ?* f* v# o; [7 t* |
apply(xx, 2, sum) #列和，等同于colMeans(xx)，所以矩阵行和列的运算推荐用apply()。
0 j/ ?4 n* `9 \1 P1 o
apply(xx, 1, var) #行方差
! Q2 [9 ~; z- A4 S( R" D; r
apply(xx, 2, max) #每列最大值
! K! \( c' P# a/ }
apply(xx, 2, rev) #每列的数反排列
8 e! T+ Z+ P6 F+ r( s2 r* p
' d4 X5 Q5 r7 W- t
% z _* U- G7 f5 a& I: o
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