R 语言专门提供了矩阵这一数据类型，用来处理线性代数问题会顺手得多。

它在形式上和很多编程语言里的二维数组很接近。更关键的是，R 直接在语言层面支持矩阵运算，这一点非常实用。

矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。

一个 M x N 的矩阵，是一个由 M（row） 行 和 N 列（column）元素排列成的矩形阵列。

以下是一个由 6 个数字元素构成的 2 行 3 列的矩阵：

R 语言创建矩阵

R 语言的矩阵可以使用 matrix() 函数来创建，语法格式如下：

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

参数说明：

• data 向量，矩阵的数据

• nrow 行数

• ncol 列数

• byrow 逻辑值，为 FALSE 按列排列，为 TRUE 按行排列

• dimname 设置行和列的名称

创建矩阵时，最常用的参数是 data、nrow、ncol 和 byrow。

创建一个数字矩阵：

实例

# byrow 为 TRUE 元素按行排列
M <- matrix(c(3:14), nrow = 4, byrow = TRUE)
print(M)
# Ebyrow 为 FALSE 元素按列排列
N <- matrix(c(3:14), nrow = 4, byrow = FALSE)
print(N)
# 定义行和列的名称
rownames = c("row1", "row2", "row3", "row4")
colnames = c("col1", "col2", "col3")
P <- matrix(c(3:14), nrow = 4, byrow = TRUE, dimnames = list(rownames, colnames))
print(P)

执行以上代码输出结果为：

[,1] [,2] [,3]
[1,]    3    4    5
[2,]    6    7    8
[3,]    9   10   11
[4,]   12   13   14
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    3    7   11
[2,]    4    8   12
[3,]    5    9   13
[4,]    6   10   14
     col1 col2 col3
row1    3    4    5
row2    6    7    8
row3    9   10   11
row4   12   13   14

转置矩阵

R 语言矩阵提供了 t() 函数，可以实现矩阵的行列互换。

例如有个 m 行 n 列的矩阵，使用 t() 函数就能转换为 n 行 m 列的矩阵。

实例

# 创建一个 2 行 3 列的矩阵
M = matrix( c(2,6,5,1,10,4), nrow = 2,ncol = 3,byrow = TRUE)
print(M)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    6    5
[2,]    1   10    4
# 转换为 3 行 2 列的矩阵
print(t(M))

执行以上代码输出结果为：

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    6    5
[2,]    1   10    4
[1] "-----转换-----"
     [,1] [,2]
[1,]    2    1
[2,]    6   10
[3,]    5    4

访问矩阵元素

如果想获取矩阵元素，可以通过使用元素的列索引和行索引，类似坐标形式。

常见访问方式包括：

• 获取指定行、指定列的单个元素

• 获取某一整行

• 获取某一整列

实例

# 定义行和列的名称
rownames = c("row1", "row2", "row3", "row4")
colnames = c("col1", "col2", "col3")
# 创建矩阵
P <- matrix(c(3:14), nrow = 4, byrow = TRUE, dimnames = list(rownames, colnames))
print(P)
# 获取第一行第三列的元素
print(P[1,3])
# 获取第四行第二列的元素
print(P[4,2])
# 获取第二行
print(P[2,])
# 获取第三列
print(P[,3])

执行以上代码输出结果为：

col1 col2 col3
row1    3    4    5
row2    6    7    8
row3    9   10   11
row4   12   13   14
[1] 5
[1] 13
col1 col2 col3 
    6    7    8 
row1 row2 row3 row4 
    5    8   11   14 

矩阵计算

只有在两个矩阵的大小完全一致，也就是行数和列数都一一对应时，它们才能进行加减运算。

做法并不绕，就是把相同位置上的元素逐个相加或相减。

至于矩阵乘法，规则就没这么直接了。两个矩阵能不能相乘，关键只看一条：前一个矩阵的列数，必须恰好等于后一个矩阵的行数。

矩阵加减法

实例

# 创建 2 行 3 列的矩阵
matrix1 <- matrix(c(7, 9, -1, 4, 2, 3), nrow = 2)
print(matrix1)
matrix2 <- matrix(c(6, 1, 0, 9, 3, 2), nrow = 2)
print(matrix2)
# 两个矩阵相加
result <- matrix1 + matrix2
cat("相加结果：","n")
print(result)
# 两个矩阵相减
result <- matrix1 - matrix2
cat("相减结果：","n")
print(result)

执行以上代码输出结果为：

[,1] [,2] [,3]
[1,]    7   -1    2
[2,]    9    4    3
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    6    0    3
[2,]    1    9    2
相加结果： 
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   13   -1    5
[2,]   10   13    5
相减结果： 
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1   -1   -1
[2,]    8   -5    1

矩阵乘除法

这里展示的是矩阵对应位置元素之间的乘除运算。

实例

# 创建 2 行 3 列的矩阵
matrix1 <- matrix(c(7, 9, -1, 4, 2, 3), nrow = 2)
print(matrix1)
matrix2 <- matrix(c(6, 1, 0, 9, 3, 2), nrow = 2)
print(matrix2)
# 两个矩阵相乘
result <- matrix1 * matrix2
cat("相乘结果：","n")
print(result)
# 两个矩阵相除
result <- matrix1 / matrix2
cat("相除结果：","n")
print(result)

执行以上代码输出结果为：

[,1] [,2] [,3]
[1,]    7   -1    2
[2,]    9    4    3
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    6    0    3
[2,]    1    9    2
相乘结果： 
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   42    0    6
[2,]    9   36    6
相除结果： 
         [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 1.166667      -Inf 0.6666667
[2,] 9.000000 0.4444444 1.5000000