03 R语言数据类型——矩阵和数组

矩阵是一种特殊的向量，所以矩阵中的数据类型，必须为同一类型，否则会降级为同一类型，矩阵包含了两个特殊的属性（行和列），可以看成二维数组。数组可以是多维度的，矩阵可以看成是数组的一种特殊形式，只包含了二维（行和列），三维数组可以包含（行、列、层（layer））。

1 建

## 创建一个矩阵使用matrix(),具体用法如下：
matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,
       dimnames = NULL)
## 矩阵中的行和列的下表都是从1开始的，并且在存储的时候，默认是按列存储的。
## 举例
m1 <- matrix(seq(1,10),nrow = 2,ncol = 5)
m1
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    5    7    9
[2,]    2    4    6    8   10

## 另外一种创建的方法类似于创建一个空矩阵，再往空矩阵里填值
m2 <- matix(ncol = ,nrow = 2) # 先创建一个两行两列的空列表
m2[1,1] = 1
m2[1,2] = 2
m2[2,1] = 3
m2[2,2] = 4
m2
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    3    4

2 增、删除

## 矩阵是一种特殊的向量，所以矩阵的增加或者删除需要给矩阵从重新赋值
## 增加矩阵的大小，可以使用cbind()或者rbind()
cbind ---> column bind 按列组合
rbind ---> row bind 按行组合
举例：
m3 <- c(1,2,3,4)
m4 <- matrix(seq(1,8),ncol=4,nrow=2)
m5 <- rbind(m3,m4)
m5
   [,1] [,2] [,3] [,4]
m3    1    2    3    4
      1    3    5    7
      2    4    6    8
## 矩阵中也会采用循环补齐

## 删除矩阵的元素也是采用重新赋值的方式
M <- matrix(1:8,nrow=4)
m <- M[1:2,]
m
     [,1] [,2]
[1,]    1    5
[2,]    2    6

3 操作

## 矩阵也是一种向量，可以查看矩阵的长度
M <- matrix(1:10,ncol = 5)
length(M)
[1] 10

## 矩阵是一种特殊的数组，由行和列两个维度组成，使用dim()，可以查看矩阵的行数和列数，对于一些了解一些未知的矩阵很有帮助。
dim(M)
[1] 2 5
## 还可以通过索引的方式，获得矩阵的行数或者列数。
dim(M)[1]
[1] 2

## 矩阵也可以进行一些数学运算
## 线性代数运算
X <- matrix(1:4,ncol = 2)
X %*% X   # ----> 注意在行数和列数不相同的情况下，会出错，非整合参数
     [,1] [,2]
[1,]    7   15
[2,]   10   22

X * 3     # -----> 3会循环补齐
     [,1] [,2]
[1,]    3    9
[2,]    6   12


## 筛选矩阵中符合条件的元素
X[X > 1]
[1] 2 3 4

f <- function(x) x>1
X[apply(X,1,f)]
[1] 2 3 4