怎么在R語(yǔ)言項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)一個(gè)向量和矩陣-創(chuàng)新互聯(lián)

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)怎么在R語(yǔ)言項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)一個(gè)向量和矩陣，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)從2013年開(kāi)始，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項(xiàng)目成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)網(wǎng)站策劃，項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢(mèng)想脫穎而出為使命，1280元船營(yíng)做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為船營(yíng)各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:028-86922220

一、向量運(yùn)算

向量是有相同基本類型的元素序列，一維數(shù)組，定義向量的最常用辦法是使用函數(shù)c()，它把若干個(gè)數(shù)值或字符串組合為一個(gè)向量。

  1.R語(yǔ)言向量的產(chǎn)生方法

> x <- c(1,2,3)
> x
[1] 1 2 3

 2.向量加減乘除都是對(duì)其對(duì)應(yīng)元素進(jìn)行的，例如下面

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

（注：向量的整數(shù)除法是%/%，取余是%%。）

3.向量的內(nèi)積，有兩種方法。

第一種方法：%*%

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

第二種方法：crossprod(x,y).

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

4.向量的外積 ，有三種方法。

第一種方法：%o%

> 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

第二種方法：tcrossprod(x,y)

> 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

第三種方法：outer(x,y)

> 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、矩陣的運(yùn)算

1. 矩陣的產(chǎn)生方式

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

其中第一個(gè)3表示的是行數(shù)，第二個(gè)3表示的列數(shù)。 故產(chǎn)生一個(gè)3*3的矩陣。這里是將1到9按列排列，如果想按行排列，那么如下代碼

> 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.矩陣對(duì)應(yīng)元素的運(yùn)算

> 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.矩陣的轉(zhuǎn)置

> 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.矩陣乘法

> 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.矩陣 x乘y的轉(zhuǎn)置，x的轉(zhuǎn)置乘以y

> 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
#這個(gè)是x的轉(zhuǎn)置乘以y
> tcrossprod(x,y)
   [,1] [,2] [,3]
[1,]  54  42  30
[2,]  72  57  42
[3,]  90  72  54
#這個(gè)是x乘以y的轉(zhuǎn)置

6.求矩陣的行列式、對(duì)稱矩陣的特征值、特征向量

> 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
#這個(gè)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)  #這個(gè)是得到對(duì)稱矩陣特征值、特征向量的主要函數(shù)
> a1
eigen() decomposition
$`values`  #這個(gè)是特征值
[1] 2.838586e+02 1.141413e+00 6.308738e-15
 
$vectors   #這個(gè)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

上述就是小編為大家分享的怎么在R語(yǔ)言項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)一個(gè)向量和矩陣了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章題目：怎么在R語(yǔ)言項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)一個(gè)向量和矩陣-創(chuàng)新互聯(lián)
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