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R语言中向量和矩阵简单运算的实现

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0702
这篇文章主要介绍了R语言中向量和矩阵简单运算的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学

这篇文章主要介绍了R语言中向量和矩阵简单运算的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一、向量运算

向量是有相同基本类型的元素序列，一维数组，定义向量的最常用办法是使用函数c()，它把若干个数值或字符串组合为一个向量。

  1.R语言向量的产生方法

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> x <- c(1,2,3)
> x
[1] 1 2 3

 2.向量加减乘除都是对其对应元素进行的，例如下面

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> x <- c(1,2,3)
> y <- x*2
> y
[1] 2 4 6

（注：向量的整数除法是%/%，取余是%%。）

3.向量的内积，有两种方法。

第一种方法：%*%

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> x <- c(1,2,3)
> y <- c(4,5,6)
> z <- x%*%y
> z
   [,1]
[1,]  32

第二种方法：crossprod(x,y).

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> x <- c(1,2,3)
> y <- c(4,5,6)
> z <- crossprod(x,y)
> z
   [,1]
[1,]  32

4.向量的外积 ，有三种方法。

第一种方法：%o%

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> x <- c(1,2,3)
> y <- c(4,5,6)
> x%o%y
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  4  5  6
[2,]  8  10  12
[3,]  12  15  18

第二种方法：tcrossprod(x,y)

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> x <- c(1,2,3)
> y <- c(4,5,6)
> tcrossprod(x,y)
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  4  5  6
[2,]  8  10  12
[3,]  12  15  18

第三种方法：outer(x,y)

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> x <- c(1,2,3)
> y <- c(4,5,6)
> outer(x,y)
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  4  5  6
[2,]  8  10  12
[3,]  12  15  18

二、矩阵的运算

1. 矩阵的产生方式

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> x <- matrix(1:9,3,3)
> x
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  1  4  7
[2,]  2  5  8
[3,]  3  6  9

其中第一个3表示的是行数，第二个3表示的列数。 故产生一个3*3的矩阵。这里是将1到9按列排列，如果想按行排列，那么如下代码

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> x <- matrix(1:9,3,3,byrow = TRUE)
> x
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  1  2  3
[2,]  4  5  6
[3,]  7  8  9

2.矩阵对应元素的运算

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> x <- matrix(1:9,3,3)
> y <- matrix(9:1,3,3)
> x*y
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  9  24  21
[2,]  16  25  16
[3,]  21  24  9

3.矩阵的转置

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> x <- matrix(1:9,3,3)
> x
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  1  4  7
[2,]  2  5  8
[3,]  3  6  9
> t(x)
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  1  2  3
[2,]  4  5  6
[3,]  7  8  9

4.矩阵乘法

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> x <- matrix(1:9,3,3)
> y <- matrix(9:1,3,3)
> x%*%y
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  90  54  18
[2,] 114  69  24
[3,] 138  84  30

5.矩阵 x乘y的转置，x的转置乘以y

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> x <- matrix(1:9,3,3)
> y <- matrix(9:1,3,3)
> crossprod(x,y)
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  46  28  10
[2,] 118  73  28
[3,] 190 118  46
#这个是x的转置乘以y
> tcrossprod(x,y)
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  54  42  30
[2,]  72  57  42
[3,]  90  72  54
#这个是x乘以y的转置

6.求矩阵的行列式、对称矩阵的特征值、特征向量

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> x <- matrix(1:9,3,3)
> x
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  1  4  7
[2,]  2  5  8
[3,]  3  6  9
> det(x)
[1] 0
#这个是求特征值的
> x <- matrix(1:9,3,3)
> x
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  1  4  7
[2,]  2  5  8
[3,]  3  6  9
> a <- crossprod(x,x)
> a1 <- eigen(a)  #这个是得到对称矩阵特征值、特征向量的主要函数
> a1
eigen() decomposition
$`values`  #这个是特征值
[1] 2.838586e+02 1.141413e+00 6.308738e-15
 
$vectors   #这个是特征向量
      [,1]    [,2]    [,3]
[1,] -0.2148372 0.8872307 0.4082483
[2,] -0.5205874 0.2496440 -0.8164966
[3,] -0.8263375 -0.3879428 0.4082483

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原文链接：https://blog.csdn.net/paoxungan5156/article/details/83620632