数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
为方便大家理解记忆，对每种数据结构的基本操作概括为四大类：
- 创建数据结构
- 往里面添加数据
- 从里面查询数据
- 对里面的数据进行修改
这篇文章我们将介绍矩阵的使用
矩阵
矩阵是R语言中的一种二维数据结构，它是由一系列相同类型的元素组成的矩形数组。矩阵有两个维度，分别表示行数和列数，可以用dim()函数来获取。
矩阵应用举例：
image.png
创建矩阵
创建矩阵的一种常用方法是使用matrix()函数，它可以将一个向量或多个向量组合成一个矩阵。matrix()函数的参数有：
-
data：表示要组合成矩阵的数据，可以是一个或多个向量。 -
nrow：表示矩阵的行数，必须是一个正整数。 -
ncol：表示矩阵的列数，必须是一个正整数。 -
byrow：表示是否按行填充矩阵，如果为TRUE，则按行填充，如果为FALSE，则按列填充，默认为FALSE。
例如：
# 使用一个向量创建一个3行2列的矩阵，按列填充
m1 <- matrix(data = c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 3, ncol = 2)
m1
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 2 5
# [3,] 3 6
# 使用两个向量创建一个2行3列的矩阵，按行填充
m2 <- matrix(data = c(c(7, 8, 9), c(10, 11, 12)), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
m2
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 7 8 9
# [2,] 10 11 12
另一种创建矩阵的方法是使用rbind()和cbind()函数，它们可以将多个向量或矩阵按行或按列组合成一个新的矩阵。例如：
# 使用rbind()函数将两个向量按行组合成一个矩阵
m3 <- rbind(c(13, 14), c(15, 16))
m3
# [,1] [,2]
# [1,] 13 14
# [2,] 15 16
# 使用cbind()函数将两个矩阵按列组合成一个新的矩阵
m4 <- cbind(m1, rbind(m2, rep(NA, 3)))
m4
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,] 1 4 7 8 9
# [2,] 2 5 10 11 12
# [3,] 3 6 NA NA NA
访问矩阵
访问矩阵中的元素可以使用方括号[]和行列索引号。行列索引号从1开始，表示第一行或第一列，负数表示排除对应位置的元素。也可以使用逗号,来分隔行列索引号，表示同时访问多个元素。例如：
# 访问m1矩阵中的第一行第二列的元素
m1[1, 2]
# [1] 4
# 访问m2矩阵中的第二行的所有元素
m2[2, ]
# [1] 10 11 12
# 访问m3矩阵中除了第一列以外的所有元素
m3[, -1]
# [1] 14 16
# 访问m4矩阵中的第一行和第三行，第二列和第四列的元素
m4[c(1, 3), c(2, 4)]
# [,1] [,2]
# [1,] 4 8
# [2,] 6 NA
也可以使用逻辑表达式或条件语句来访问矩阵中满足特定条件的元素。例如：
# 访问m1矩阵中大于3的元素
m1[m1 > 3]
# [1] 4 5 6
# 访问m2矩阵中等于9的元素所在的行和列
which(m2 == 9, arr.ind = TRUE)
# row col
# [1,] 1 3
# 访问m3矩阵中为奇数的元素
m3[m3 %% 2 == 1]
# [1] 13 15
# 访问m4矩阵中为NA的元素
m4[is.na(m4)]
# [1] NA NA NA
修改矩阵
修改矩阵中的元素可以使用赋值符号<-或者等号=。例如：
# 修改m1矩阵中的第二行第一列的元素为20
m1[2, 1] <- 20
m1
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 20 5
# [3,] 3 6
# 修改m2矩阵中的第一行的所有元素为0
m2[1, ] = 0
m2
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 0 0 0
# [2,] 10 11 12
# 修改m3矩阵中除了第二列以外的所有元素为NA
m3[, -2] <- NA
m3
# [,1] [,2]
# [1,] NA 14
# [2,] NA 16
# 修改m4矩阵中的第三行和第四列的元素为-99
m4[c(3), c(4)] = -99
m4
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,] 1 4 7 8 9
# [2,] 2 5 10 11 12
# [3,] 3 6 NA -99 NA
也可以使用向量运算来修改矩阵中的元素。例如：
# 对m1矩阵中的每个元素乘以2
m1 <- m1 * 2
m1
# [,1] [,2]
# [1,] 2 8
# [2,] 40 10
# [3,] 6 12
# 对m2矩阵中的每个元素取对数
m2 <- log(m2)
m2
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] -Inf -Inf -Inf
# [2,] 2.302585 2.397895 2.484907
# 对m3矩阵中的每个元素取绝对值
m3 <- abs(m3)
m3
# [,1] [,2]
# [1,] NA 14
# [2,] NA 16
# 对m4矩阵中的每个元素加上一个随机数
m4 <- m4 + runif(n = length(m4))
m4
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,] 1.749133 4.339678 7.261221 8.381636 9.438202
# [2,] 2.987445 5.111135 10.701356 11.247113 12.155080
# [3,] 3.821221 6.411948 NA -98.106529 NA
