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
R语言三个矩阵求和计算方法:创建一个用户定义的函数,如果输入x和n,该函数计算从1到n中所有x的倍数之和,sum函数求和,向量求和得到一个数,矩阵求和得到一个向量,把每行求和以后,再进行列求和就是最后的求和。
按行求和,即每一行元素的加和,用rowSums() 注意S大写,后有s。关于元素判断和类型转换,因为numeric(数字)类型在实际操作中使用频率较高,以该类型进行总结。一般用as.numeric(), 可以将非numeric的数据转换为numeric,便于计算。
所有R的函数
和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。
在另外版安装文件中,已经包含的程序包有:base—R的基础模块、mle—极大似然估计模块、ts—时间序列分析模块、mva—多元统计分析模块、survival—生存分析模块等等。
上图是一个简单的例子,b为一矩阵,现在想统计第二列中数值等于1的元素个数,首先做一个逻辑判断,即b[,2]==1,得到一个由布尔变量true和false组成的向量。
此时只需要知道true的数量,由于对布尔变量求和,true转化为1,false转化为0,故对该向量求和即可得到true的数量,即b[,2]中等于1的数量。