R语言入门基础之矩阵

数模天下

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。
  s& u3 |1 v* @. a3 |4 x7 Y6 d1、对角矩阵和单位阵。
例1：x <- 1:6; diag(x) #对角矩阵
例2：y <- rep(1, 5); diag(y) #单位阵

2、矩阵下标
# z/ [: d1 T1 P6 h5 O" o例1：xx <- matrix(1:20, 4, 5)
xx[2, 2]; xx[2, 3:5]; xx[3:4, 3:4]
xx[2, ]; xx[ , 2]
* q. d$ B- q; J0 V6 R
: S5 \/ P1 J. R3 o; c  M3、代数意义下的矩阵乘法"%*%"
( ]% D* u6 F' L$ L例1：yy <- matrix(1:6, 3, 2); zz <- matrix(1:6, 2, 3)
yy %*% zz; zz %*% yy
; J' Z' u& ?3 y- G( @; A5 l
4、矩阵行和列的维数
例1：xx <- matrix(1:20, 4, 5)
dim(xx) #行和列的维数
5 L# @4 Z: h$ l1 f0 _. u" _nrow(xx); ncol(xx) #行数和列数
' m# Y; x& l% X- Q
% Y  F9 c/ t( h+ i5、矩阵的主要运算函数
例1：x <- 1:6; y <- as.matrix(x) #转换成矩阵
is.matrix(x); is.matrix(y) #判断是否矩阵
) z; _1 t( `- P0 }7 a- ]例2：   diag() #方阵对角线元素或者生成对角矩阵
9 f2 u8 ]" L$ v# l% P* l! {apply() #对矩阵应用函数
* ]: L7 `+ e8 p9 x2 d8 S2 `! z7 Zeigen() #求特征值和特征向量
! u3 u+ X+ R2 l( S4 J6 e4 Wsolve() #求逆矩阵
/ w- w# B! p4 w3 R) ?chol() #Choleski分解
" a: B3 ~8 K7 B6 W: B; \svd() #奇异值分解
7 ?. v; K8 F5 Q3 E" y0 X" ~/ iqr() #QR分解
det() #求行列式
dim() #给出行列数
t() #矩阵转置

, k" S( e& C2 t1 Z$ I6、矩阵合并
例1：aa <- matrix(1:6, 3, 2);  bb <- matrix(7:12, 3, 2)
cbind(aa, bb) #按列合并
rbind(aa, bb) #按行合并

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。
; Z8 _: k7 ^( \例1：xx <- matrix(1:20, 4, 5)
" n- L( O% N5 J, A% m+ ^) dcolMeans(xx) #列均值
colSums(xx) #列和
其余大部分都要用到apply()函数
例2：xx <- matrix(1:20, 4, 5)
apply(xx, 2, mean) #列均值，等同于colMeans(xx)
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()。
5 \* b, h8 q7 F3 e* b: dapply(xx, 1, var) #行方差
) B1 a2 F* B8 A" V- \6 Xapply(xx, 2, max) #每列最大值
: D4 w) `- {4 F1 h2 o# i; Tapply(xx, 2, rev) #每列的数反排列
. s5 q: g8 k5 `& t$ N" B