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1.创建矩阵
（1）通过matrix()函数创建矩阵
# 默认X轴(0轴)优先
matrix(1:6, nrow = 2)# 设置Y轴(1轴)优先
matrix(1:6, nrow = 2, byrow = T)# 通过dimnames参数添加行列名称
matrix(1:6,
nrow = 2,
# ncol = 3,
byrow = F,
dimnames = list(c('r1', 'r2'),
c('c1', 'c2', 'c3')))rownames():添加行名
colnames():添加列名
# 通过rownames()、colnames()函数给矩阵添加行列名称
mat <- matrix(1:6, nrow = 2, byrow = T)
rownames(mat) <- c('R1', 'R2')
colnames(mat) <- c('C1', 'C2', 'C3')
mat(2)通过dim()函数创建矩阵，原理是改变维度
# 产生向量
mat1 <- 1:6
mat1# 改变向量维度后成为矩阵
dim(mat1) <- c(2, 3)
mat1is.matrix(mat1) #验证向量是否为矩阵# 按行填充
mat2 <- 1:6
dim(mat2) <- c(3, 2)
mat2 <- t(mat2) # t()换行换列
mat22.矩阵的属性
# 数据结构类型
class(mat)# 数据元素类型
typeof(mat)# 数据维度
dim(mat)# 行维度
nrow(mat)# 列维度
ncol(mat)# 数据元素个数
length(mat)# 行名称
rownames(mat)# 列名称
colnames(mat)3.访问矩阵
(1)通过下标访问
# 输出mat矩阵
mat# 访问第2行第2列元素
mat[2, 2]# 访问第2行元素
mat[2, ]# 访问第2列元素
mat[, 2]# 返回均为向量结构
#is.vector(mat[2, 2])
is.vector(mat[2, ])
# 访问第1-2行，第2-3列数据，返回矩阵
mat[1:2, 2:3]# 访问第1-2行，第1、3列数据，返回矩阵
mat[1:2, c(1,3)](2)通过名称访问
# 访问元素
mat['R2', 'C2']# 访问R2行
mat['R2',]# 访问C2列
mat[, 'C2']# 访问'R1'、'R2'行，'C1'、'C3'列，返回矩阵
mat[c('R1', 'R2'), c('C1', 'C3')](3)访问后返回矩阵
mat[2, 2, drop = F]mat[2, , drop = F]#is.matrix(mat[2, 2, drop = F])
is.matrix(mat[2, , drop = F]) #查看是否为矩阵4.编辑矩阵中的元素
# 将第2行第2列数据修改成66
mat[2, 2] <- 66
mat# 将第3列数据修改成11
mat[,3] <- 11
mat# 将矩阵中小于4的元素修改成44
mat[mat<4] <- 44
mat# 删除第3列数据
mat <- mat[, -3]
matmat <- matrix(1:9, nrow = 3)
mat# 添加一行数据
rbind(mat, c(12, 13, 14))# 添加一列数据
cbind(mat, c(12, 13, 14))5.矩阵的基本运算
(1)矩阵间的运算
X = matrix(seq(1, 9 , 2), nrow = 2)X = matrix(seq(1, 10, 2), nrow = 2)Y = matrix(seq(2, 10, 12), nrow = 2)# 对应位置进行计算
# 四则运算X+Y、X-Y、X*Y、X/Y
X + Y(2)矩阵与向量的运算
matrix(1:4, nrow = 2)# 数字3会自动补齐为matrix(c(3, 3, 3, 3), nrow = 2)
matrix(1:4, nrow = 2) + 3# 向量c(1, 2)自动补齐matrix(c(1, 2, 1, 2), nrow = 2)
matrix(1:4, nrow = 2) + c(1, 2)matrix(1:4, nrow = 2) + c(0, 2, 4,0)# 向量长度不能超过矩阵元素个数
# matrix(1:4, nrow = 2) + c(0, 2, 4, 6, 8)(3)其它运算
#cos(matrix(1:4, nrow = 2))
sin(matrix(1:4, nrow = 2)) #三角函数运算# max(matrix(1:4, nrow = 2))
# min(matrix(1:4, nrow = 2))
# mean(matrix(1:4, nrow = 2))
exp(matrix(1:4, nrow = 2)) #指数运算6.矩阵的转置
# 产生向量
c(1:4)# 使用t()函数将向量转换成行矩阵
t(c(1:4))# 使用t()函数将向量转换两次可得到列矩阵
t(t(c(1:4)))7.矩阵对角元素相关操作
# 矩阵对角元素
M <- matrix(1:9, nrow = 3)
diag(M) #构造一个对角矩阵diag(M) <- c(66, 77, 88)
M# 创建对角矩阵
diag(c(1, 2, 3, 4, 5))# 创建单位矩阵
diag(9)8.矩阵转化为向量
M <- matrix(1:9, nrow = 3)
M# 默认按列转化成向量
as.vector(M)c(M)# 利用t()函数按行转化成向量
as.vector(t(M))c(t(M))9.矩阵的行列计算
M <- matrix(1:12, nrow = 3)
M# 计算第2列的平均值
mean(M[, 2])# 计算第2行的方差
var(M[2,])# 计算行和
rowSums(M)apply()函数用于处理矩阵类型的数据，一般有三个参数；第一个参数代表对其应用操作的矩阵，第二个参数代表允许我们指定是按行还是按列应用操作（1表示对行，2表示对列），第三个参数代表处理数据的函数。
apply(M, 1, sum) # 计算列和
colSums(M)apply(M, 2, sum)# 计算行平均值
rowMeans(M)apply(M, 1, mean)# 计算列平均值
colMeans(M)apply(M, 2, mean)# 计算每行最大值
apply(M, 1, max)# 计算每列最小值
apply(M, 2, min)# 如果矩阵中存在NA值 ，可以设置na.rm=T忽略NA值
M[2, 2] <- NA
M#计算每一列的最大值
apply(M, 2, max)
#忽略NA值计算每列最大值
apply(M, 2, max, na.rm = TRUE)rbind():根据行进行合并
cbind():根据列进行合并
# 添加一行，分别为每列平均值
M <- rbind(M, apply(M, 2, mean, na.rm = T))
M# 添加行名
rownames(M) <- c(1:3, 'mean')
M
# 添加一列，分别为每行的和
M <- cbind(M, apply(M, 1, sum, na.rm = T))
M# 添加列名
colnames(M) <- c(1:4, 'sum')
M
