矩陣(二)

2021-02-20 數據分析成長記

在這一節我們將繼續矩陣的學習，主要對其運用以及相關函數進行學習了解，下面我們就開始吧！

① 轉置運算   t ()

  對於矩陣來說，我們通常使用函數t()來表示矩陣的轉置，如：

m1<-matrix(1:4,nrow=2)m1*m1  
   矩陣代數乘積常用符號「%*%」進行運算，示例如下：
  【注意】此運算要求前一個矩陣的列數等於後一個矩陣的行數
 若求解線性方程組Ax=b，其命令形式為solve(A,b)；求矩陣A的逆，其命令形式為solve(A).
A<-matrix(c(1:8,10),nrow=3,byrow=TRUE)b<-c(1,1,1)x<- solve(A,b)x
  eigen()是求矩陣的特徵值與特徵向量的函數，示例如下：
⑦apply()函數
 其作用是對矩陣（或數組）進行某種函數運算，其一般形式為：
              apply(A,MARGIN,FUN,…)
 其中A為一個數組；MARGIN是固定某些維不變，取值「1」表示按行計算，取值「2」表示按列計算；FUN是用來計算的函數，如：
A<-matrix(1:6,nrow=2)apply(A,1,sum)  #對矩陣A按行求和
apply(A,2,mean)    #對矩陣A按列求均值
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                                                       編輯：王靜
                                                       排版：王靜
                                                       審核：蔡冰潔

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