R语言的一些矩阵运算

Python06

R语言的一些矩阵运算,第1张

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

matrix函数是R语言中base包里的矩阵函数,matrix(1,2,1)  用来创建一个2行1列数据都是1的矩阵。例如:

>matrix(1,2,1)

[,1]

[1,]    1

[2,]    1

>matrix(3,2,2)

[,1] [,2]

[1,]    3    3

[2,]    3    3

>matrix(3,1,2)

[,1] [,2]

[1,]    3    3

R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,class,typeof:对象存储模式与类型 names:对象的名字属性 字符型向量 nchar:字符数 substr:取子串 format,formatC:把对象用格式转换为字符串 paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串,还可以将对象自动转换为字符串再相连,另外还能处理向量。 strsplit:连接或拆分 charmatch,pmatch:字符串匹配 grep,sub,gsub:模式匹配与替换 complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数 factor:因子 codes:因子的编码 levels:因子的各水平的名字 nlevels:因子的水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子 table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集的概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数 dev.new() 新建画板 plot()绘制点线图,条形图,散点图. barplot( ) 绘制条形图 dotchart( ) 绘制点图 pie( )绘制饼图. pair( )绘制散点图阵 boxplot( )绘制箱线图 hist( )绘制直方图 scatterplot3D( )绘制3D散点图. par()可以添加很多参数来修改图形 title( ) 添加标题 axis( ) 调整刻度 rug( ) 添加轴密度 grid( ) 添加网格线 abline( ) 添加直线 lines( ) 添加曲线 text( ) 添加标签 legend() 添加图例 +, -, *, /, ^, %%, %/%:四则运算 ceiling,floor,round,signif 1、round() #四舍五入 例:x <- c(3.1416, 15.377, 269.7) round(x, 0) #保留整数位 round(x, 2) #保留两位小数 round(x, -1) #保留到十位 2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思) 例:略 3、trunc() #取整 floor() #向下取整 ceiling() #向上取整 例:xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47) trunc(xx) floor(xx) ceiling(xx) max,min,pmax,pmin:最大最小值 range:最大值和最小值 sum,prod:向量元素和,积 cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘 sort:排序 approx和approx fun:插值 diff:差分 sign:符号函数 abs,sqrt:绝对值,平方根 log, exp, log10, log2:对数与指数函数 sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数 sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数 beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数 fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积 polyroot:多项式求根 poly:正交多项式 spline,splinefun:样条差值 besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数 deriv:简单表达式的符号微分或算法微分 array:建立数组 matrix:生成矩阵 data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri:矩阵的下三角部分 mat.or.vec:生成矩阵或向量 t:矩阵转置 cbind:把列合并为矩阵 rbind:把行合并为矩阵 diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm:数组转置 nrow, ncol:计算数组的行数和列数 dim:对象的维向量 dimnames:对象的维名 rownames,colnames:行名或列名 %*%:矩阵乘法 crossprod:矩阵交叉乘积(内积) outer:数组外积 kronecker:数组的Kronecker积 apply:对数组的某些维应用函数 tapply:对“不规则”数组应用函数 sweep:计算数组的概括统计量 aggregate:计算数据子集的概括统计量 scale:矩阵标准化 matplot:对矩阵各列绘图 cor:相关阵或协差阵 Contrast:对照矩阵 row:矩阵的行下标集 col:求列下标集 solve:解线性方程组或求逆 eigen:矩阵的特征值分解 svd:矩阵的奇异值分解 backsolve:解上三角或下三角方程组 chol:Choleski分解 qr:矩阵的QR分解 chol2inv:由Choleski分解求逆 ><,>,<=,>=,==,!=:比较运算符 !,&,&&,|,||,xor(): 逻辑运算符 logical: 生成逻辑向量 all, any:逻辑向量都为真或存在真 ifelse():二者择一 match, %in%:查找 unique:找出互不相同的元素 which:找到真值下标集合 duplicated:找到重复元素 optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根 if,else, ifelse, switch: 分支 for,while,repeat,break,next: 循环 apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。 function:函数定义 source:调用文件 ’ call:函数调用 . C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall:递归调用 browser,debug,trace,traceback:程序调试 options:指定系统参数 missing:判断虚参是否有对应实参 nargs:参数个数 stop:终止函数执行 on.exit:指定退出时执行 eval,expression:表达式计算 system.time:表达式计算计时 invisible:使变量不显示 menu:选择菜单(字符列表菜单) 其它与函数有关的还有: delay, delete.response, deparse, do.call, dput, environment , formals, format.info, interactive, is.finite, is.function, is.language, is.recursive , match.arg, match.call, match.fun, model.extract, name, parse 函数能将字符串转换为表达式expression deparse 将表达式expression转换为字符串 eval 函数能对表达式求解 substitute, sys.parent , warning, machine cat,print:显示对象 sink:输出转向到指定文件 dump,save,dput,write:输出对象 scan,read.table,readlines, load,dget:读入 ls,objects:显示对象列表 rm, remove:删除对象 q,quit:退出系统 .First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。 options:系统选项 ?,help,help.start,apropos:帮助功能 data:列出数据集 head()查看数据的头几行 tail()查看数据的最后几行 每一种分布有四个函数: d―density(密度函数),p―分布函数,q―分位数函数,r―随机数函数。 比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名: norm:正态, t:t分布, f:F分布, chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀, exp:指数, weibull:威布尔, gamma:伽玛, beta:贝塔 lnorm:对数正态, logis:逻辑分布, cauchy:柯西, binom:二项分布, geom:几何分布, hyper:超几何, nbinom:负二项, pois:泊松 signrank:符号秩, wilcox:秩和, tukey:学生化极差 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量, sort,order,rank与排序有关, 其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。 R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。 cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算 biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图 cancor:典则相关 princomp:主成分分析 hclust:谱系聚类 kmeans:k-均值聚类 cmdscale:经典多维标度 其它有dist,mahalanobis,cov.rob。 ts:时间序列对象 diff:计算差分 time:时间序列的采样时间 window:时间窗 lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差分析 quo()等价于quote() enquo()等价于substitute()