R 資料科學（八）矩陣

本文中關於矩陣的內容僅限於r中資料結構，並不涉及線性代數裡面的概念。

在r的資料結構中，矩陣就是摺疊的向量，所以對於數值型向量的運算也可以用在矩陣上。

在介紹矩陣的運算前，我們得明白乙個概念迴圈補齊，這對我們認識矩陣的本質有很大幫助，所謂迴圈補齊，就是當長度呈倍數關係的兩個向量進行運算時，r會自動按照較長的向量的長度，將較短的向量重複，直到和較長的向量等長。

迴圈補齊示例：

vec =
rep(1:
4,4)
vec##  [1]
1234
1234
1234
1234
a =1:4
a## [1]
1234
vec/a
##  [1]
1111
1111
1111
1111

既然我們說矩陣就是摺疊的向量，那麼對於乙個矩陣是否也會存在同樣的操作呢，答案當然是yes。

m =
matrix
(vec,nrow =
4,ncol =
4) # 預設向量按列填充為矩陣
m##      [,1
][,2
][,3
][,4
]## [1,
]111
1## [2,
]222
2## [3,
]333
3## [4,
]444
4m/a
##      [,1
][,2
][,3
][,4
]## [1,
]111
1## [2,
]111
1## [3,
]111
1## [4,
]111
1

通過上面兩個例子，我們可以清楚的看到，雖然乙個是向量，乙個是矩陣，但是與另外乙個向量進行運算時產生了相同的結果，只是呈現方式不同罷了。理解了矩陣的本質，那麼能夠對向量進行的運算，就可以理所當然的用在矩陣中。

x + y          # 相加
x - y          # 相減
x * y          # 相乘
x / y          # 相除
x %% y         # 求餘
x %/
% y        # 整除
x ^ y          # 指數
abs(x)         # 求絕對值
sqrt
(x)        # 平方根
log2
(x)        # 2為底的對數
log(x)         # e未底的對數
log10
(x)       # 10為底的對數
log(x,base=n)  # 對x取n未底的對數
exp(x)         # 指數
sin(x)         # 正弦
cox(x)         # 余弦
tan(x)         # 正切
ceiling
(x)     # 取頂
floor
(x)       # 取底
trunc
(x)       # 取整
round
(x, digits=n)  # 將 x 捨入為指定位的小數
signif
(x, digits=n) # 將 x 捨入為指定的有效數字位數

rowsums
()       # 每行和
rowmax
()        # 每行最大值
rowmin
()        # 每行最小值
rowmeans
()      # 每行均值
rowmedians
()    # 每行中位數
colsums
()       # 每列和
colmeans
()      # 每列均值

R 資料科學（八）矩陣

R語言資料轉矩陣矩陣運算

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《資料科學 R語言實現》 1 2 建立R函式

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