每天学习一点R：7.矩阵

矩阵

矩阵是由多行和多列数据组成的多元数据组，是R语言分析中较为常用的数据格式之一。

矩阵的建立

matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL)

• data参数输入的为矩阵的元素，不能为空

• nrow参数输入的是矩阵的行数，默认为1

• ncol参数输入的是矩阵的列数，默认为1

• byrow参数控制矩阵元素的排列方式，TRUE表示按行排列，FALSE表示按列排列，默认为FALSE

• dimnames参数输入矩阵的行名和列名，可以不输入，默认为NULL

#创建一个矩阵
matrix(1:6,nrow=2,ncol=3,byrow=FALSE)
 [,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
#改变矩阵的行数和列数
matrix(1:6,nrow=3,ncol=2,byrow=FALSE)
 [,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
#改变byrow参数
matrix(1:6,nrow=3,ncol=2,byrow=T)
 [,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 3 4
[3,] 5 6
#设定矩阵的行名和列名
matrix(1:6,nrow=3,ncol=2,byrow=T,dimnames=list(c("A","B","C"),c("D","E")))
 D E
A 1 2
B 3 4
C 5 6

矩阵的相关操作

nrow()和ncol()命令可以查看矩阵的行数和列数，dim()也可直接返回矩阵的行数和列数。

rownames()和colnames()命令可以查看或修改矩阵的行名和列名。

查看矩阵中某个特定元素应用[行数,列数]，同时还可对该元素进行重新赋值。

diag()函数可以返回或重新定义矩阵的对角线。

lower.tri()和upper.tri()函数用于查看或改变矩阵的下三角和上三角部分。

t()对矩阵进行转置。

rowSums()和colSums()计算矩阵各行和各列的总和。

rowMeans()和colMeans()计算矩阵各行和各列的平均值。

矩阵的计算

对于维数相同的矩阵，对处于相同位置的元素进行加减计算，直接采用数学符号即可，参考向量的计算。

矩阵的伴随矩阵应用LoopAnalyst包中的make.adjoint()命令生成。

矩阵的逆矩阵应用solve()命令生成。

eigen()命令计算矩阵的特征值和特征向量。

矩阵的中心化和标准化

在进行部分统计学分析之前，可能需要对数据进行中心化或标准化处理。

scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)

• x为待处理的矩阵

• center定义是否对矩阵进行中心化

• scale定义是否对矩阵进行标准化

扩展阅读

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