R语言数据结构之矩阵、数组与数据框详解
作者：Bio大恐龙
前言
了解一门语言，首先要了解它的数据结构。该文主要介绍矩阵、数组和数据框。文章仅供学习使用，欢迎留言交流哦！
一、矩阵(matrix)
1.1矩阵的创建：
矩阵由指定的行(row)和列(column)构成，与高数中的矩阵相同。与之前提到的向量一样，矩阵只能储存同种类型的数据。
matrix( ):创建矩阵
matrix( data #要创建矩阵的数据，一般为向量 nrow #行数 ncol #列数 byrow = TRUE #若为TRUE，按行填充矩阵，若为FALSE，按列填充矩阵 dimnames #为矩阵个维度命名 )
接下来使用该函数来创建一个3*3的矩阵：
如图所示，这个由1~9组成的3*3矩阵，左边指定了行数未指定列数，右边指定了列数未指定行数，但所得矩阵相同，所以系统会自动识别并填充。上面两个矩阵都是按列填充矩阵，由于未设置byrow，所以采用默认值FALSE。下面来看一下当byrow为TRUE时，有何不同：
可以看出，byrow为TRUE时，矩阵对数据进行了按行填充。
接下来介绍dimnames函数，为矩阵的行与列命令，第一个向量为行名，第二个向量为列名。
matrix(1:9,ncol = 3,byrow = TRUE,dimnames = list(c("x1","x2","x3"),c("y1","y2","y3")))得到下图所示矩阵，与上述矩阵相比，[1,]等变成了x1，y1。
对于已经创建好的向量，可以使用dimnames(),rownames(),colnames()为矩阵进行命名：
创建名为train1,train2的矩阵，train1用dimnames()进行命名，train2分别用rownames(),colnames()对行与列进行命名。
train1 <- matrix(1:9,ncol = 3)
train2 <- matrix(10:18,ncol = 3)
dimnames(train1) <- list(c("x1","x2","x3"),c("y1","y2","y3"))
(rownames(train2) <- c("迪迦","塞罗","特斯拉"))
(colnames(train2) <- c("天王","地虎","二百五"))
所得结果如上图。同时dimnames(),rownames(),colnames()还能获取矩阵的名称，使用dimnames获取train2的名称（其他两个大家可以自己尝试一下昂），结果如下图：
1.2访问矩阵的数据：
matrixname[ridx,cidx]:访问matrixname矩阵中ridx行cidx列的数据：
例如访问train1中的第二行第二列数据，为5。
也可以使用负数，效果与向量中使用负数相同，即输出除某列或某行的其他所有数据。例如输出train2中除第二行的所有数据。
1.3矩阵的运算：
| 运算符 | 含义 |
|---|---|
| X + a | 矩阵X中所有值与标量a相加，还可以使用"-","*","/"运算符 |
| X + Y | 对矩阵X与矩阵Y求和，还能使用"-"求矩阵间的差 |
| X %*% Y | 求矩阵X与矩阵Y的积 |
| 函数名 | 函数作用 |
| solve() | 从式子Y%*%X=Z中求解X，Y、Z为矩阵 |
| nrow() | 求行数 |
| ncol() | 求列数 |
| dim | 求维度 |
| dim <- | 设置对象的维度 |
| t() | 求矩阵的转置矩阵 |
这里就不演示了，大家可以自己尝试，如果有疑问可以评论交流（一般中午、晚上会看的，欢迎评论哦）。
二、数组（array）
2.1数组的创建：
数组与矩阵、向量不同，它可以存储不同数据类型的数据。而且数组是多维的，可以是2*3*4维的。创建数组使用array()函数：
array( data #数据 dim = length(data) #数组维数，若不设置，则为一维数组 dimnames #维度的名称 )
接下来创建一个3*4的数组和一个2*3*2的数组作为示例：
x <- array(1:12,dim = c(3,4)) y <- array(1:12,dim = c(2,3,2))
所得结果如上图，左图很容易看懂，不做过多解释。右图根据 y <- array(1:12,dim = c(2,3,2))所得，其中c(2,3,2)的最后一个数字是指右图中,,1和,,2，可以将其理解为层数，第一层由1，2，3，4，5，6构成，两行三列。
2.2访问数组的数据：
与向量相同，使用X[xidx,yidx,zidx...nidx]访问数组数据:
访问y第二层中第二行第二列的数据，结果如下：
三、数据框
3.1数据框的创建：
数据框类似于表格，例如上面矩阵运算中所展示的表格。可以使用data.frame()创建数据框
data.frame( #以value或name = value的形式展现的数据值 )
可能有点看不懂，没有关系，我们来看几个例子就可以了。创建一个名为名人的数据框：
名人 <-data.frame(美女 = c("西施","王昭君","貂蝉"),名将 = c("荆轲","要离","岳飞"))
x <- 1:5 y <- 6:10 z <- 11:15 d <- data.frame(x,y,z)
运行结果如上图，数据框会将你输入的数据按列排布，做出一个类似表格的形式。在数据框中也可以使用rownames(),colnames()等函数，下面以rownames做一个示例：
rownames(d) <- c("three","four","two","five","one")
数据框的数据访问于上述差不多，大家可以自己尝试一下。
总结
到此这篇关于R语言数据结构之矩阵、数组与数据框的文章就介绍到这了,更多相关R语言矩阵、数组与数据框内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！