从零开始学习R语言（三）——数据结构之“矩阵（Matrix）”

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3. [二维]：矩阵（Matrix）

3.1 创建一个矩阵

m <- c(45,23,66,77,33,44,56,12,78,23)
dim(m) <- c(2,5)  #创建一个2行5列的矩阵，按照从上至下，从左往右的顺序排列
#输出： [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
 [1,]   45   66   33   56   78
 [2,]   23   77   44   12   23
#可以采用m[1,2]或m[1,]等形式对其进行索引
​
m <- matrix(c(45,23,66,77,33,44,56,12,78,23),2,5)            #形同上一种
​
m <- matrix(c(45,23,66,77,33,44,56,12,78,23),2,5,byrow=TRUE) #形同上一种，其中byrow默认等于TRUE，可省略。若改为FALSE则按列排列。

m <- matrix(c(45,23,66,77,33,44,56,12,78,23),2,5,byrow=FALSE)
#输出： [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
 [1,]   45   66   33   56   78
 [2,]   23   77   44   12   23

3.2 矩阵的索引

results <- matrix(c(10,30,40,50,43,56,21,30),2,4,byrow=TRUE)
colnames(results) <- c('1qrt','2qrt','3qrt','4qrt') #可以利用colnames()对矩阵的列命名
rownames(results) <- c('store1','store2')           #可以利用rownames()对矩阵的行命名
results['store1',]                                  #可以用行名或列名对矩阵进行索引
results['store2',c('1qrt','4qrt')]

3.3 矩阵的转置

t( )函数即可将矩阵转置

3.4 数字与矩阵相乘

数字与一个矩阵相乘，则与矩阵中每一个元素相乘

m <- matrix(c(1,4,2,5,3,6),2,3)
m*3
#输出：
       [,1] [,2] [,3]
 [1,]    3    6    9
 [2,]   12   15   18

3.5 矩阵的加法

同数学规则一致，矩阵的加法即对应位置元素相加

3.6 矩阵的乘法

矩阵的乘法用 m1%*%m2 （注意：一定要满足数学上矩阵相乘规则）

m1 <- matrix(c(1,1,1,1,1,1,1,1,1),3,3)
m2 <- matrix(c(1,0,0,0,1,0),3,2)
m1 %*% m2
#输出：
       [,1] [,2]
 [1,]    1    2
 [2,]    1    2
 [3,]    1    2
#注意，m2 %*% m1 无意义，因为不符合矩阵相乘的规则，若要使之成立，需要将矩阵转置

3.7 利用cbind()或rbind()把向量和一个矩阵合并

m1 <- matrix(c(45,23,66,77,33,44,56,12,78,23),2,5)
m1
cbind(c(4,76),m1[,4])
#输出： [,1] [,2]
[1,]    4   56
[2,]   76   12
#提示，cbind()是把向量和矩阵横向连接（按照列方式）
​
m2 <- matrix(rep(10,20),4,5)
m2
m3 <- rbind(m1[1,],m2[3,])
#输出： [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]   45   66   33   56   78
[2,]   10   10   10   10   10
#提示：rbind()类似，但是纵向连接（按照行方式）