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深刻理解R语言的数据类型之一矩阵

石榴花专场 2024-03-06 原文
	R语言广泛应用于数据分析和挖掘中,而其中广泛使用的数据结构为数据框和矩阵。而矩阵和数据框有很多相似性,矩阵又是R语言数据分析的基础,这里将对矩阵的用法做一下探讨。
每个数据结构无非包括建造、访问、显示等内容,以下从这几个方面做一下总结:

1、创建矩阵

使用函数matrix()创建

方法 1 – matrix()
matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,
dimnames = NULL) 该函数是依照列的次序依次生成矩阵, data为矩阵的数据,缺省是空值NA,nrow 、 ncol 用于指定行和列的数目,缺省是单行或单列。byrow = TRUE则是依照行顺序依次生成矩阵。

matrix(1:12, nrow = 2,ncol=6)


使用1到12个数据,来生成2行6列的矩阵。

方法 2 – rbind()and cbind() 指定行或者列来创建矩阵

rbind(1:3, 2:4)

例如上面rbind是第一行使用1到3,第二行使用2到4来生成两行的矩阵。依次可以生成三行、四行等。注意当每行的数据个数不一致时,将依照最长的那行的数据生成列数,其他使用自己那行数据重复填写。

方法 3 – dim attribute
dim(x) 取矩阵的维度。
单独使用可以来获取矩阵的维度。
dim(x) <- value 对于向量x依照向量value(包含行、列、等)建立矩阵
如果再给赋值一个向量,则可以依照向量指定的维度生成矩阵。

上面例子首先生成1到10的数据向量m,然后对m赋值维度是2行5列的矩阵,则可以将m转化为矩阵。此时如果dim(m)显示维度是2X5的二位矩阵。
依次类推可以生成三维的矩阵。

2、命名矩阵行列

• 方法 1 - rownames() and colnames()
该两个函数是给矩阵的行和列命名变量。例子如下:

• 方法 2 – dimnames
在矩阵生成时,可以通过关键字dimnames来指定列

3、矩阵强制转换与衔接


示例:首先建立3行2列的矩阵nn,然后在建立另一个矩阵cc,其为3行4列的,数据采取字母填充,然后使用cbind组装两个矩阵为一个,因为矩阵要求数据类型必须是统一的,所以自动赋值为字符串。

4、矩阵引用

矩阵可以通过下标和方括号、或者向量和方括号来选择和使用。
• 方法1:使用下标和方括号来选择矩阵中的行、列或元素。
y[i,]:返回矩阵y中的第i行;
y[,j]:返回第j列;
y[i,j]:返回第i行第j列元素。
y[i,-j]:返回第i行,但排除第j列元素。
y[-i,j]:返回第j行,但排除第i行元素。
• 方法2:使用向量和方括号来选择矩阵中的行、列或元素。
y[c(1,3),c(2:4)]:返回第1,3行,第2,4列元素。
y[c(1,3),-c(2:4)]:返回第1,3行,但排除第2,4列元素。

5、矩阵运算

矩阵和单个数据运算,其结果是矩阵的各个数据元素都和该数据运算。

依次可以实现加减乘除

上面主要介绍了,矩阵的主要操作,当然对于矩阵还有函数的运算,R语言包括丰富的函数引用,通过函数可以实现矩阵的很多处理和运算。具体可以看下次。

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