《Learning R》笔记 Chapter 4 下 matrix

Array是R中的2维或多维数据结构，matrix是使用最多的二维数据结构。

创建

> a <- matrix( #这里使用array()也可以
+             1:12, #原始vector，如果长度不够填满矩阵的话会用NA补足
+             nrow = 4, 
+             dimnames = list( #用list输入名称，可以看到首先是rowname，然后是colname
+                 c('one','two','three','four'),
+                 c('A','B','C')
#byrow = FALSE 否则填充时按照row的方向
+             ))
> a
      A B  C
one   1 5  9
two   2 6 10
three 3 7 11
four  4 8 12

探索这个矩阵的结构也有一系列的函数dim nrow ncol,我们还能够利用dim()强制改变矩阵的形状。

> dim(a) ; nrow(a) ;ncol(a)
[1] 4 3
[1] 4
[1] 3
> dim(a) = c(2,6) #如果输入c(2,7)会报错 dims [product 14] do not match the length of object [12]
> a
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] #改变形状后原来的名称丢失
[1,]    1    3    5    7    9   11
[2,]    2    4    6    8   10   12 
> length(a) #这里length()输出的依然是一维长度
[1] 12

NROW和NCOL能够输出vector的维数而不报错。
colnames()和rownames()分别能够输出和改变矩阵的维度名称，也可以用dimnames()来修改，但输入必须是一个list。

索引

索引matrix的基本方式是matrix[x,y]。在每一个维度内部索引的方式等同于vector。不同维度可以选用不同的索引方式。

矩阵运算

要合并矩阵不能用c()，这样的运算方式只能把矩阵压缩成vector后再连接起来。
正确连接矩阵应使用rbind() ; cbind().
相加的两个矩阵应当有相同形状，相乘的两个矩阵需要满足线代的形状要求。
t()可以转置矩阵。
%*% 和 %o% 分别为内乘和外乘。
求逆不能使用 ^-1， 而应使用solve()
eigen()可计算eigen值。