R语言中常见的几种创建矩阵形式总结

矩阵概述

R语言的实质实质上是与matlab差不多的，都是以矩阵为基础的

在R语言中，矩阵（matrix）是将数据按行和列组织数据的一种数据对象，相当于二维数组，可以用于描述二维的数据。与向量相似，矩阵的每个元素都拥有相同的数据类型。通常用列来表示来自不同变量的数据，用行来表示相同的数据。

R中创建矩阵的语法格式

在R语言中可以使用matrix()函数来创建矩阵，其语法格式如下：

matrix(data=NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL)

参数含义如下：

data：矩阵的元素，默认为NA，即未给出元素值的话，各项为NA

nrow：矩阵的行数，默认为1；

ncol：矩阵的列数，默认为1；

byrow：元素是否按行填充，默认按列；

dimnames：以字符型向量表示的行名及列名。

几种创建矩阵的形式

（1）创建形式1

m1 <- matrix(c(1:6),nrow=2,ncol=3,dimnames=list(c("r1","r2"),c("c1","c2","c3")))

（2）创建形式2

m2 <- matrix(1:6,nrow=2) #共6个元素，分2行，每行3个元素，未指定行名和列名

（3）创建形式3

m3 <- matrix(1:6,ncol=3) #共6个元素，结果与创建形式2相同

（4）创建形式4

m4 <- matrix(nr=2,nc=3) #未指定元素数据，默认为NA，2行3列，nr是nrow的简写，nc是ncol的简写，R能识别

以上4中形式的执行效果如下图所示：

（5）创建形式5

使用rbind函数或cbind函数可以将两个向量或矩阵合并为一个矩阵

v1 <- c(1:4) #创建名为v1的向量

v2 <- c(5:8) #创建名为v2的向量

m5 <- rbind(v1,v2) #将向量v1和v2按行合并为一个矩阵

m6 <- cbind(v1,v2) #将向量v1和v2按列合并为一个矩阵

m7 <- rbind(m1,m2) #将上面定义的矩阵m1和m2合并为一个新的矩阵

本部分的执行效果见下图

总结