1、先在R中创建简单的矩阵，取名为my_matrix
2、现在对每一行进行求和，要使用到apply函数。apply族函数有很多，在平常的使用中，用到最多的就是tapply函数，第一个参数x是数据；第二个参数index是索引，就比如是分组的标准，第三个参数fun也就是要用到的函数。
3、对于tapply函数调用R本身自带的数据airquality，现在计算按照Month来分组，每一个Month中Solar.R的均值
4、上图中Month等于5和8时，Solar.R的均值为NA，这说明在原数据中存在NA的情况。而且在指定数据的时候比较麻烦，可以使用with函数来简化代码量
5、矩阵与矩阵之间的运算，比如加法，减法
6、矩阵相乘需要使用%*%符号
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
摘自： https://www.cnblogs.com/yupeter007/p/5325575.html
矩阵的存储默认是按列进行存储的
matrix (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow =FALSE, dimnames = NULL)
创建一个c(1:12)的三行四列的矩阵，
colnames<-c("c1","c2","c3","c4")
rownames<-c("r1","r2","r3")
x<-matrix(1:12,nrow=3,ncol=4,byrow=TRUE,dimnames=list(rownames,colnames))
x
c1 c2 c3 c4
r1 1 2 3 4
r2 5 6 7 8
r3 9 10 11 12
y<-t(x)
若是针对的是一个向量
y<-(1:10)
装置后得到的是行向量
[1] "matrix"
若要的到列向量则
matrix(rnorm(100),nrow=10)
matrix(2,ncol=n,nrow=m)
4.1创建对角矩阵
diag(x,ncol=n,nrow=m)
若x为矩阵 则diag（x）将会提取矩阵x的对角，则返回的是向量值
返回的是以矩阵对角的对角矩阵
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 0 0
[2,] 0 1 0
[3,] 0 0 1
n<-ncol
m<-nrow
为矩阵的行和列命名
rownames(x)<-c()
colnames(x)<c()
A为m×n矩阵，c>0，在R中求cA可用符号：“*”，例如：
A为m×n矩阵，B为n×k矩阵，在R中求AB可用符号：“％*％”，例如：
对矩阵求逆
方法一：直接用solve（x）
方法二：加载包MASS
library(MASS)
ginv(matrix)
向量的内积
x<-c(1:5)
y<-c(3:7)
向量的外积
向量、矩阵的外积(叉积)
设x和y是n维向量，则x%o%y表示x与y作外积.
, , 2, 1
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]28 14 20
[2,]4 10 16 22
[3,]6 12 18 24
, , 1, 2
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]3 12 21 30
[2,]6 15 24 33
[3,]9 18 27 36
, , 2, 2
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]4 16 28 40
[2,]8 20 32 44
[3,] 12 24 36 48
outer()是更为强大的外积运算函数，outer(x,y)计算向量x与y的外积，它等价于x %o%y
函数。outer()的一般调用格式为
outer(x，y，fun=”*”)
det(x),求矩阵x的行列式值
qr(x)$rank求x矩阵的秩
解线性方程组和求矩阵的逆矩阵
这是最后一篇讲解有关矩阵操作的博客，介绍有关矩阵的函数，主要有 rowSums() , colSums() , rowMeans() , colMeans() , apply() , rbind() , cbind() , row() , col() , rowsum() , aggregate() , sweep() , max.col() 。
下面通过例子来了解这些函数的用法：
我们知道，通过下标索引 [i, j] 可以访问矩阵的某一部分，索引如果没有提供意味着“所有行”或“所有列”。来看个例子，比如：
在R中，可以用一些特殊的函数来进行矩阵的行、列计算。来看些例子：
上述矩阵的行、列计算，还可以使用 apply() 函数来实现。 apply() 函数的原型为 apply(X, MARGIN, FUN, ...) ，其中： X 为矩阵或数组； MARGIN 用来指定是对行运算还是对列运算， MARGIN＝1 表示对行运算， MARGIN＝2 表示对列运算； FUN 用来指定运算函数； ... 用来指定 FUN 中需要的其它参数。来看些例子：
用 apply() 函数来实现上面的例子
apply() 函数功能很强大，我们可以对矩阵的行或列进行其它运算，例如：
如果矩阵存在 NA 值，可通过设置 na.rm=TRUE 来忽略 NA 值，然后再计算。比如：
甚至我们还可以自定义运算函数，来看个例子：
在R中， rbind() 和 cbind() 函数可分别为矩阵添加行和列，来看一个例子：
在R中， row() 和 col() 函数将分别返回元素的行和列下标矩阵，来看个例子：
通过这两个函数，可以获取矩阵的对角元素以及上下三角矩阵，例如：
有时，你可能需要对每行进行分组，然后组内每列求和。在R中可以用 rowsum() 函数来解决，而且效率也非常高。先看个例子：
你也可以用 aggregate() 函数获得类似结果：
有人就会问“为啥没有列分组求和的操作？”，其实你可以先将矩阵转置，然后行分组求和；这两步就等同于列分组求和。
sweep() 函数的原型为 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) ，其中： x 为矩阵或数组； MARGIN 用来指定是对行运算还是对列运算， MARGIN＝1 表示对行运算， MARGIN＝2 表示对列运算； STATS 表示想要清除的统计量； FUN 用来指定运算函数，默认为减法 - ； check.margin 用来核实 x 的维度是否与 STATS 的匹配，如果事先知道它们匹配的话，将其设为 FALSE 将提高运算速度； ... 用来指定 FUN 中需要的其它参数。来看些例子：
事实上，通过改变 FUN 参数的具体形式或自定义函数， sweep() 函数可以实现很多不同操作，这里就不细讲了。
max.col() 函数返回矩阵每行最大值所在的列位置（即列下标），其原型为 max.col(m, ties.method = c("random", "first", "last")) ，其中： m 为矩阵；当存在多个最大值时， ties.method 指定用哪种方式来处理这种情况，默认为"random"（随机），"first"指使用第一个最大值，"last"指使用最后一个最大值。来看个官网例子：
我们也可以结合 apply() 和 which.max() 函数来实现 max.col(mm, 'first') 。看个例子，
R矩阵的最后一部分内容就讲到这。
如若有遗漏，后期将会添加至本博客。
