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R语言入门基础之矩阵

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    [LV.4]偶尔看看III

    群组第四届数学中国美赛实

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    1#
    发表于 2012-12-24 14:04 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定

    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。3 \6 f# u* l  W+ s' e+ B- ?4 n5 c8 S: F
    1、对角矩阵和单位阵。2 @: v  C  `1 f# n* ]0 _
    例1:x <- 1:6; diag(x) #对角矩阵7 C, Y! h( K# m0 B
    例2:y <- rep(1, 5); diag(y) #单位阵
    , N0 \/ n6 u8 E, a0 {  w
    9 i7 V4 U% {6 |7 F: x2、矩阵下标
    3 @. l2 V* `0 l1 J) O1 Z0 y例1:xx <- matrix(1:20, 4, 5)' R& t( p) |2 k5 c7 u9 s) ^
    xx[2, 2]; xx[2, 3:5]; xx[3:4, 3:4]
    7 A6 |5 B/ \# ], rxx[2, ]; xx[ , 2]* `# a. t9 G0 Y4 ]
    9 T! q4 o" K; j% N; N9 T9 }
    3、代数意义下的矩阵乘法"%*%"$ E# T! M7 A% U3 _* r  _3 [8 H
    例1:yy <- matrix(1:6, 3, 2); zz <- matrix(1:6, 2, 3)& ^6 X/ F, k- `; o- t
    yy %*% zz; zz %*% yy
    5 _6 x, u" W# v5 R5 a2 B% m
    / y0 {" b* l& a4、矩阵行和列的维数8 U( z3 l5 o; C3 F
    例1:xx <- matrix(1:20, 4, 5). w& j& X4 T3 e' @
    dim(xx) #行和列的维数
    / `* d1 c# f+ m( e8 T. }nrow(xx); ncol(xx) #行数和列数
    " c. E; Q: L. K9 m% M$ ~6 i  z- R) f1 s
    5、矩阵的主要运算函数
    ! u! O9 Z+ Z; V* b* S9 M, P例1:x <- 1:6; y <- as.matrix(x) #转换成矩阵
    7 V1 Q! t* ?' m6 K# @  Y" `1 g$ s9 His.matrix(x); is.matrix(y) #判断是否矩阵% y, }: U- S2 b+ P
    例2:   diag() #方阵对角线元素或者生成对角矩阵8 T$ V; c5 H  G1 u6 e. v3 f
    apply() #对矩阵应用函数
    ) `  b, B2 H7 y+ m8 ^2 B; @eigen() #求特征值和特征向量) [* G% ^. {7 A5 ?
    solve() #求逆矩阵; q4 e7 \+ O1 K% F
    chol() #Choleski分解3 j  H2 S0 W( F0 w$ B
    svd() #奇异值分解4 p: u" m  h& z. E0 {
    qr() #QR分解
    ) D- p7 M( t/ q1 N$ _7 Wdet() #求行列式
    % q. H; S; _' wdim() #给出行列数
    # l& N5 p" Y: [9 e( r  Qt() #矩阵转置" A" y: H( ^* P5 n6 I: K  \

    $ F/ c! N4 Y/ H* }7 O6、矩阵合并
    . `0 k$ X+ E/ O例1:aa <- matrix(1:6, 3, 2);  bb <- matrix(7:12, 3, 2)" X9 X8 S# q( k
    cbind(aa, bb) #按列合并6 ^* T6 r. E6 L* p6 b$ V
    rbind(aa, bb) #按行合并+ Z( Y/ j# u' |- c

    + E! v5 Y; u4 T: u5 {. M5 W3 ?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。
      i; U: b4 m4 G. X, _例1:xx <- matrix(1:20, 4, 5)
    0 y  H! d& i5 s# c* v$ U6 scolMeans(xx) #列均值8 n  v. @. l: P# |# e" u  Q
    colSums(xx) #列和
      V  z7 q) U: G) k' ^  X其余大部分都要用到apply()函数7 g# D8 g: f+ x
    例2:xx <- matrix(1:20, 4, 5)
    5 K1 O4 F" B" \! _5 Eapply(xx, 2, mean) #列均值,等同于colMeans(xx)
    & g8 W2 F; N, T* G1 |) w  v8 d: p" capply(xx, 2, sum) #列和,等同于colMeans(xx),所以矩阵行和列的运算推荐用apply()。
    4 B8 }) q, U# [+ {% g8 x( Sapply(xx, 1, var) #行方差- H2 t( V& `; Q) w, G
    apply(xx, 2, max) #每列最大值% A) m# R, Z/ _( ]) E$ ^: y& A! [
    apply(xx, 2, rev) #每列的数反排列4 H# a: r& z% Y1 t
    * J/ ~' L# q/ a+ E7 B' ]0 e  R" B

    , X5 b1 e+ I1 e6 [
    zan
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