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。
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)$rank求x矩阵的秩
解线性方程组和求矩阵的逆矩阵
R语言数组和矩阵1 数组
数组可以看成一个由递增下标表示的数据项的集合，例如数值。
数组的生成
如果一个向量需要在R中以数组的方式被处理，则必须含有一个维数向量作为它的dim属性。
维度向量由dim()指定，例如，z是一个由1500个元素组成的向量。下面的赋值语句
>dim(z) <- c(3,5,100)使它具有dim属性，并且将被当作一个3X5X100的数组进行处理。 c(3,5,100) 就是他的维度向量。
还可以用到像matrix()和array()这样的函数来赋值。比如
>array(1:20, dim=c(4,5))
>matrix(1:24, 3,4)
数据向量中的值被赋给数组中的值时，将遵循与FORTRAN相同的原则"主列顺序"，即第一个下标变化的最快，最后的下标变化最慢。
数组的运算
数组可以在算数表达式中使用，结果也是一个数组，这个数组由数据向量逐个元素的运算后组成，通常参与运算的对象应当具有相同的dim属性。
2 数组的索引和数组的子块
数组中的单个元素可以通过下标来指定，下标由逗号分隔，写在括号内。
我们可以通过在下标的位置给出一个索引向量来指定一个数组的子块，不过如果在任何一个索引位置上给出空的索引向量，则相当于选取了这个下标的全部范围。
如a[2,,]，a[,3,]等
3 索引数组
除了索引向量，还可以使用索引数组来指定数组的某些元素。
例如：有4X5的数组a，若要得到a中的a[1,3], a[2,2] 和a[3,1]这三个元素，可以生成索引向量i，然后用a[i]得到它们。
>a <- array(1:20,dim=c(4,5)) # Generate a 4 by 5 array.
>i <- array(c(1:3,3:1),dim=c(3,2))
>i
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 2
[3,] 3 1
>a[i]
[1] 9 6 3
>a[i] <- 0 # 将这三个元素用0替换。
4 向量，数组的混合运算
表达式从左到右被扫描；
参与运算的任意对象如果大小不足，都将被重复使用直到与其他参与运算的对象等长；
当较短的向量和数组在运算中相遇时，所有的数组必须具有相同的dim属性，否则返回一个错误；
如果有任意参与运算的向量比参与运算的矩阵或数组长，将会产生错误；
如果数组结构正常声称，并且没有错误或者强制转换被应用于向量上，那么得到的结果与参与运算的数组具有相同的dim属性。
5 矩阵的运算
构建分区矩阵：cbind()和rbind()，cbind()按照水平方向，或者说按列的方式将矩阵连接到一起。rbind()按照垂直的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起。
外积：操作符是%o%:
>ab <- a %o% b 或者
>ab <- outer(a, b, "*")
其中的乘法操作可以由任意一个双变量的函数替代。
广义转置：函数t(A)，或aperm(A, c(2,1))；
获取行数/列数：nrow(A)和ncol(A)分别返回矩阵A的行数和列数。
矩阵乘法：操作符为%*%；
交叉乘积（cross product）：crossprod(X，Y)等同于t(X) %*% y，crossprod(X)等价于crossprod(X, X)；
diag(v)：如果v是向量，diag(v)返回一个由v的元素为对角元素的对角矩阵。
如果v为矩阵，diag(v)返回一个由v主对角元素组成的向量。
如果v只是一个数值，那么diag(v)是一个vXv的单位矩阵。
特征值和特征向量：eigen(Sm)。这个函数的结果是由名为values和vectors的两部分组成的列表。如果只是需要特征值：eigen(Sm)$values
最小二乘拟合即QR分解：lsfit(), qr()。
强制转换为向量：as.vector()，或者直接c().
