R语言初级教程(15): 矩阵(下篇)

Python031

R语言初级教程(15): 矩阵(下篇),第1张

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。

r语言中添加新列的方法:

假设你数据是data,那么前几列的和是rowSums(data);

然后你可以重新做一个dataframe

data_new<-data.frame(data,sum=rowSums(data))

R语言Data Frame数据框常用操作:

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。

Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名。如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。

使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame。比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为:

student<-data.frame(ID=c(11,12,13),Name=c("Devin","Edward","Wenli"),Gender=c("M","M","F"),Birthdate=c("1984-12-29","1983-5-6","1986-8-8”))

另外也可以使用read.table() read.csv()读取一个文本文件,返回的也是一个Data Frame对象。读取数据库也是返回Data Frame对象。

查看student的内容为:

ID   Name Gender  Birthdate

1   11  Devin       M 1984-12-29

2   12 Edward     M   1983-5-6

3   13  Wenli       F   1986-8-8

这里只指定了列名为ID,Name,Gender和Birthdate,使用names函数可以查看列名,如果要查看行名,需要用到row.names函数。这里我们希望将ID作为行名,那么可以这样写:

row.names(student)<-student$ID

rt<-read.table(file="c:\\data.txt")rownames(rt)<-rt[,1];

将数据框的第一列作为行名rt<-rt[,-1];

将数据框的第一列删除,只留下剩余的列作为数据head(rt);

扩展资料

R语言为数据框添加列名或行名

1、添加列名

wts=c(1,1,1)

names(wts)=c("setosa","versicolor","virginica")

2、为矩阵添加列名和行名

wts=matrix(0,3,4)row=c("row1","row2","row3")

column=c("setosa","versicolor","virginica")

dimnames(wts)=list(row,column)