把3*1的矩阵转化为向量就可以直接相加了
A<-matrix(1:12,nrow=3)B<-matrix(1:3,nrow=3)
B<-as.vector(B)
A+B
向量B自动循环使用
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。
