R语言中常见的几种创建矩阵形式总结

矩阵概述

R语言的实质实质上是与matlab差不多的，都是以矩阵为基础的

在R语言中，矩阵（matrix）是将数据按行和列组织数据的一种数据对象，相当于二维数组，可以用于描述二维的数据。与向量相似，矩阵的每个元素都拥有相同的数据类型。通常用列来表示来自不同变量的数据，用行来表示相同的数据。

R中创建矩阵的语法格式

在R语言中可以使用matrix()函数来创建矩阵，其语法格式如下：

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

参数含义如下：

data：矩阵的元素，默认为NA，即未给出元素值的话，各项为NA

nrow：矩阵的行数，默认为1；

ncol：矩阵的列数，默认为1；

byrow：元素是否按行填充，默认按列；

dimnames：以字符型向量表示的行名及列名。

几种创建矩阵的形式

（1）创建形式1

m1 <- matrix(c(1:6),nrow=2,ncol=3,dimnames=list(c("r1","r2"),c("c1","c2","c3")))

（2）创建形式2

m2 <- matrix(1:6,nrow=2) #共6个元素，分2行，每行3个元素，未指定行名和列名

（3）创建形式3

m3 <- matrix(1:6,ncol=3) #共6个元素，结果与创建形式2相同

（4）创建形式4

m4 <- matrix(nr=2,nc=3) #未指定元素数据，默认为NA，2行3列，nr是nrow的简写，nc是ncol的简写，R能识别

以上4中形式的执行效果如下图所示：

（5）创建形式5

使用rbind函数或cbind函数可以将两个向量或矩阵合并为一个矩阵

v1 <- c(1:4) #创建名为v1的向量

v2 <- c(5:8) #创建名为v2的向量

m5 <- rbind(v1,v2) #将向量v1和v2按行合并为一个矩阵

m6 <- cbind(v1,v2) #将向量v1和v2按列合并为一个矩阵

m7 <- rbind(m1,m2) #将上面定义的矩阵m1和m2合并为一个新的矩阵

本部分的执行效果见下图

总结

到此这篇关于R语言中常见的几种创建矩阵形式的文章就介绍到这了,更多相关R语言创建矩阵内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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