R语言之矩阵操作

       R语言作为一门统计语言，肯定缺少不了矩阵处理。下面是我参考《R语言与数据挖掘》总结出来以下关于矩阵运算的函数，其中包括矩阵的求和，转置，等。

+, -, * , /	矩阵的四则运算，对应位置的元素进行运算要求矩阵的维数必须相同
t()	矩阵的行列转置
colSums()	分别对矩阵的每一列进行求和
rowSums()	分别对矩阵的每一行进行求和
colMeans()	分别对矩阵的每一列进行求平均值
rowMeans()	分别对矩阵的每一行进行求平均值
det()	解方程的行列式
crossprod()	解两个矩阵的内积
outer()	解两个矩阵的外积，又叫叉积
%*%	矩阵乘法，要求第一个矩阵的列数与行数相同
diag()	对矩阵取对角元素，若对象为向量（不管有没有缺失值），则生成以向量为对角元素的对角矩阵
solve()	在矩阵可逆的情况下，对矩阵求逆矩阵
eigen()	对矩阵求解特征值和特征向量

接下来我们通过一些例子来了解一下这些函数。

#定义两个都是2*2的矩阵 
a<-matrix(c(1:4),ncol=2)
 b<-matrix(c(5:8),ncol=2)

其中a，b分别为

> a
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4
> b
     [,1] [,2]
[1,]    5    7
[2,]    6    8

#求矩阵的各列平均值
colMeans(a)
[1] 1.5 3.5

#求矩阵a的转置矩阵
t(a)
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    3    4

#矩阵的四则运算
3*a-b+b/a
     [,1]     [,2]
[1,]    3 4.333333
[2,]    3 6.000000

#方阵求解行列式
det(a)
[1] -2

#矩阵内积
crossprod(a,b)
     [,1] [,2]
[1,]   17   23
[2,]   39   53
#注意；crossprod(a,b)等价于t(a)%*%b

    至于其他函数，大家可以自己去试试练习一下。如果有什么错误，还请大家留言批评指出。

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