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  • 矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象。 它们包含相同原子类型的...语法R语言中创建矩阵的基本语法是:matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames)以下是所使用的参数的说明:data-是这成为矩阵的数据元素输入向量...

    矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象。 它们包含相同原子类型的元素。尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处。我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵。

    使用 matrix()函数创建一个矩阵。

    语法

    R语言中创建矩阵的基本语法是:

    matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames)

    以下是所使用的参数的说明:

    data- 是这成为矩阵的数据元素输入向量。

    nrow - 是要创建的行数。

    ncol - 要被创建的列的数目。

    byrow - 是一个合乎逻辑。如果为True,那么输入向量元素在安排的行。

    dimname - 是分配给行和列名称。

    示例

    创建矩阵取向量的数量作为输入

    # Elements are arranged sequentially by row.

    M

    print(M)

    # Elements are arranged sequentially by column.

    N

    print(N)

    # Define the column and row names.

    rownames = c("row1", "row2", "row3", "row4")

    colnames = c("col1", "col2", "col3")

    P

    print(P)

    当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 3 4 5

    [2,] 6 7 8

    [3,] 9 10 11

    [4,] 12 13 14

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 3 7 11

    [2,] 4 8 12

    [3,] 5 9 13

    [4,] 6 10 14

    col1 col2 col3

    row1 3 4 5

    row2 6 7 8

    row3 9 10 11

    row4 12 13 14

    访问矩阵的元素

    矩阵的元素可以通过使用元素的列和行索引来访问。我们考虑矩阵P上面找到具体内容如下。

    # Define the column and row names.

    rownames = c("row1", "row2", "row3", "row4")

    colnames = c("col1", "col2", "col3")

    # Create the matrix.

    P

    # Access the element at 3rd column and 1st row.

    print(P[1,3])

    # Access the element at 2nd column and 4th row.

    print(P[4,2])

    # Access only the 2nd row.

    print(P[2,])

    # Access only the 3rd column.

    print(P[,3])

    当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

    [1] 5

    [1] 13

    col1 col2 col3

    6 7 8

    row1 row2 row3 row4

    5 8 11 14

    矩阵计算

    各种数学操作是在使用R运算矩阵执行。该操作的结果也是一个矩阵。

    大小(行和列的数目)应与参与操作的矩阵相同。

    矩阵加法和减法

    # Create two 2x3 matrices.

    matrix1

    print(matrix1)

    matrix2

    print(matrix2)

    # Add the matrices.

    result

    cat("Result of addition","\n")

    print(result)

    # Subtract the matrices

    result

    cat("Result of subtraction","\n")

    print(result)

    当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 3 -1 2

    [2,] 9 4 6

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 5 0 3

    [2,] 2 9 4

    Result of addition

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 8 -1 5

    [2,] 11 13 10

    Result of subtraction

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] -2 -1 -1

    [2,] 7 -5 2

    矩阵乘法和除法

    # Create two 2x3 matrices.

    matrix1

    print(matrix1)

    matrix2

    print(matrix2)

    # Multiply the matrices.

    result

    cat("Result of multiplication","\n")

    print(result)

    # Divide the matrices

    result

    cat("Result of division","\n")

    print(result)

    当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 3 -1 2

    [2,] 9 4 6

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 5 0 3

    [2,] 2 9 4

    Result of multiplication

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 15 0 6

    [2,] 18 36 24

    Result of division

    [,1] [,2] [,3]

    [1,] 0.6 -Inf 0.6666667

    [2,] 4.5 0.4444444 1.5000000

    来源:https://www.cnblogs.com/csguo/p/7291242.html

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  • R语言-matrix函数创建矩阵特殊情况 创建矩阵的函数为matrix(data=x,nrow=y,ncol=z,byrow=FALSE,dimnames=NULL) data参数为矩阵元素; nrow参数:矩阵的行数; ncol参数:矩阵的列数; byrow参数:矩阵元素是否按行...

    R语言-matrix函数创建矩阵特殊情况

    创建矩阵的函数为matrix(data=x,nrow=y,ncol=z,byrow=FALSE,dimnames=NULL)
    data参数为矩阵元素;
    nrow参数:矩阵的行数;
    ncol参数:矩阵的列数;
    byrow参数:矩阵元素是否按行填充,默认值为FALSE;
    dimnames参数:用字符型向量表示的行名和列名;
    下面讲述matrix函数创建矩阵时遇到的一些特殊函数写法:

    1. 指定元素,但没有指定列数和行数时;
      matrix(1:10,byrow=T)
      在这里插入图片

    如上图所示,会生成单行的矩阵,数据的长度就是矩阵的行数。
    2. 使用函数指定元素,指定行数/列数,但行数/列数不是元素长度的整数倍或者行数/列数是元素长度的整数倍;
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    如上图所示,如果给定行数/列数不是数据长度的整数倍,矩阵在数据填充完后从头重复数据进行填充。如果给定行数/列数是数据长度的整数倍,矩阵会自动生成对应列数/行数。
    3. 创建矩阵未指定元素;
    在这里插入图片描述
    默认情况生成一行一列的缺失值矩阵,指定行列情况下生成对应行数列数的缺失值矩阵。

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  • R语言矩阵matrix函数

    千次阅读 2017-08-05 19:59:00
    矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象。 它们包含相同原子类型的元素。尽管我们可以创建只...R语言中创建矩阵的基本语法是: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 以下是所使用的参数的说明: data...

    矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象。 它们包含相同原子类型的元素。尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处。我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵。

    使用 matrix()函数创建一个矩阵。

    语法

    R语言中创建矩阵的基本语法是:

    matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames)
    

    以下是所使用的参数的说明:

    • data - 是这成为矩阵的数据元素输入向量。
    • nrow - 是要创建的行数。
    • ncol - 要被创建的列的数目。
    • byrow - 是一个合乎逻辑。如果为True,那么输入向量元素在安排的行。
    • dimname - 是分配给行和列名称。

    示例

    创建矩阵取向量的数量作为输入

    # Elements are arranged sequentially by row.
    M <- matrix(c(3:14), nrow=4, byrow=TRUE)
    print(M)
    
    # Elements are arranged sequentially by column.
    N <- matrix(c(3:14), nrow=4, byrow=FALSE)
    print(N)
    
    # Define the column and row names.
    rownames = c("row1", "row2", "row3", "row4")
    colnames = c("col1", "col2", "col3")
    
    P <- matrix(c(3:14), nrow=4, byrow=TRUE, dimnames=list(rownames, colnames))
    print(P)
    

    当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    3    4    5
    [2,]    6    7    8
    [3,]    9   10   11
    [4,]   12   13   14
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    3    7   11
    [2,]    4    8   12
    [3,]    5    9   13
    [4,]    6   10   14
         col1 col2 col3
    row1    3    4    5
    row2    6    7    8
    row3    9   10   11
    row4   12   13   14
    

    访问矩阵的元素

    矩阵的元素可以通过使用元素的列和行索引来访问。我们考虑矩阵P上面找到具体内容如下。

    # Define the column and row names.
    rownames = c("row1", "row2", "row3", "row4")
    colnames = c("col1", "col2", "col3")
    
    # Create the matrix.
    P <- matrix(c(3:14), nrow=4, byrow=TRUE, dimnames=list(rownames, colnames))
    
    # Access the element at 3rd column and 1st row.
    print(P[1,3])
    
    # Access the element at 2nd column and 4th row.
    print(P[4,2])
    
    # Access only the  2nd row.
    print(P[2,])
    
    # Access only the 3rd column.
    print(P[,3])
    

    当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

    [1] 5
    [1] 13
    col1 col2 col3 
       6    7    8 
    row1 row2 row3 row4 
       5    8   11   14 
    

    矩阵计算

    各种数学操作是在使用R运算矩阵执行。该操作的结果也是一个矩阵。

    大小(行和列的数目)应与参与操作的矩阵相同。

    矩阵加法和减法

    # Create two 2x3 matrices.
    matrix1 <- matrix(c(3, 9, -1, 4, 2, 6), nrow=2)
    print(matrix1)
    
    matrix2 <- matrix(c(5, 2, 0, 9, 3, 4), nrow=2)
    print(matrix2)
    
    # Add the matrices.
    result <- matrix1 + matrix2
    cat("Result of addition","\n")
    print(result)
    
    # Subtract the matrices
    result <- matrix1 - matrix2
    cat("Result of subtraction","\n")
    print(result)
    

    当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    3   -1    2
    [2,]    9    4    6
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    5    0    3
    [2,]    2    9    4
    Result of addition 
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    8   -1    5
    [2,]   11   13   10
    Result of subtraction 
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]   -2   -1   -1
    [2,]    7   -5    2
    

    矩阵乘法和除法

    # Create two 2x3 matrices.
    matrix1 <- matrix(c(3, 9, -1, 4, 2, 6), nrow=2)
    print(matrix1)
    
    matrix2 <- matrix(c(5, 2, 0, 9, 3, 4), nrow=2)
    print(matrix2)
    
    # Multiply the matrices.
    result <- matrix1 * matrix2
    cat("Result of multiplication","\n")
    print(result)
    
    # Divide the matrices
    result <- matrix1 / matrix2
    cat("Result of division","\n")
    print(result)
    

    当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    3   -1    2
    [2,]    9    4    6
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    5    0    3
    [2,]    2    9    4
    Result of multiplication 
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]   15    0    6
    [2,]   18   36   24
    Result of division 
         [,1]      [,2]      [,3]
    [1,]  0.6      -Inf 0.6666667
    [2,]  4.5 0.4444444 1.5000000

    转载于:https://www.cnblogs.com/csguo/p/7291242.html

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  • 怎么在函数里调用matrix,可以实现我想要的矩阵,并为两个矩阵的代数积做准备。
  • 矩阵matrix函数 矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象。 它们包含相同原子类型的元素。尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处。我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵。 matrix...

    矩阵matrix函数

    矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象。 它们包含相同原子类型的元素。尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处。我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵。

    matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames)
    以下是所使用的参数的说明:

    1. data :输入向量
    2. nrow:矩阵行数
    3. ncol :矩阵列数
    4. byrow :逻辑值,如果为True,那么输入向量元素安排在行
    5. dimname:是分配给行和列名称
    > M <- matrix(c(3:14), nrow=4, byrow=TRUE)
    > M
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    3    4    5
    [2,]    6    7    8
    [3,]    9   10   11
    [4,]   12   13   14
    > M <- matrix(c(3:14), nrow=4, byrow=F)
    > M
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    3    7   11
    [2,]    4    8   12
    [3,]    5    9   13
    [4,]    6   10   14
    > M <- matrix(c(3:14), nrow=4, byrow=F,dimname=list(c(5:8),c('A','B','C')))
    > M
      A  B  C
    5 3  7 11
    6 4  8 12
    7 5  9 13
    8 6 10 14
    > rownames = c("row1", "row2", "row3", "row4")
    > colnames = c("col1", "col2", "col3")
    > P <- matrix(c(3:14), nrow=4, byrow=TRUE, dimnames=list(rownames, colnames))
    > P
         col1 col2 col3
    row1    3    4    5
    row2    6    7    8
    row3    9   10   11
    row4   12   13   14
    
    展开全文
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r语言matrix函数