R matrix 矩阵

说明

matrix 根据给定的一组值创建一个矩阵。

as.matrix 尝试将其参数转换为矩阵。

is.matrix 测试其参数是否是(严格)矩阵。

用法

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

as.matrix(x, ...)
## S3 method for class 'data.frame'
as.matrix(x, rownames.force = NA, ...)

is.matrix(x)

参数

data	一个可选的数据向量(包括列表或expression向量)。非原子级R对象被强制as.vector并丢弃所有属性。
nrow	所需的行数。
ncol	所需的列数。
byrow	合乎逻辑的。如果FALSE(默认)则矩阵按列填充，否则矩阵按行填充。
dimnames	矩阵的 dimnames 属性：NULL 或长度为 2 的 list 分别给出行名称和列名称。空列表被视为 NULL ，长度为 1 的列表被视为行名称。该列表可以命名，列表名称将用作维度的名称。
x	一个R对象。
...	要传递给方法或从方法传递的附加参数。
rownames.force	逻辑指示结果矩阵是否应具有字符(而不是 NULL ) rownames 。如果数据帧具有 ‘automatic’ row.names 或 zero-row 数据帧，则默认值 NA 使用 NULL 行名称。

细节

如果未给出 nrow 或 ncol 之一，则会尝试从 data 和另一个参数的长度推断它。如果两者均未给出，则返回 one-column 矩阵。

如果data中的元素太少而无法填充矩阵，则回收data中的元素。如果 data 的长度为零，则适当类型的 NA 用于原子向量(0 用于原始向量)，NULL 用于列表。

如果 x 是向量并且具有长度为 2 的 "dim" 属性，则 is.matrix 返回 TRUE，否则返回 FALSE。请注意，通过此测试，data.frame 不是矩阵。该函数是通用的：您可以编写方法来处理特定类的对象，请参阅InternalMethods。

as.matrix 是一个通用函数。如果仅存在原子列和任何非(数字/逻辑/复杂)列，则数据帧的方法将返回字符矩阵，将 as.vector 应用于因子，将 format 应用于其他非字符列。否则，将使用通常的强制层次结构(逻辑<整数<双精度<复数)，例如，all-logical数据帧将被强制为逻辑矩阵，混合logical-integer将给出整数矩阵，等等。

as.matrix 的默认方法调用 as.vector(x) ，因此例如将因子强制为字符向量。

强制向量时，它会生成 one-column 矩阵，并将向量的名称(如果有)提升为矩阵的行名称。

is.matrix 是primitive 函数。

print矩阵的方法给出了带有暗名称或索引的矩形布局。对于列表矩阵，长度不为 1 的条目以“⁠整数，7⁠’表示类型和长度。

注意

如果你只是想将向量转换为矩阵，比如

  dim(x) <- c(nx, ny)
  dimnames(x) <- list(row_names, col_names)

将避免重复x并保留class(x)，这可能有用，例如，对于Date对象。

例子

is.matrix(as.matrix(1:10))
!is.matrix(warpbreaks)  # data.frame, NOT matrix!
warpbreaks[1:10,]
as.matrix(warpbreaks[1:10,])  # using as.matrix.data.frame(.) method

## Example of setting row and column names
mdat <- matrix(c(1,2,3, 11,12,13), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE,
               dimnames = list(c("row1", "row2"),
                               c("C.1", "C.2", "C.3")))
mdat

参考

Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.

也可以看看

data.matrix ，尝试转换为数字矩阵。

矩阵是二维 array 的特例。 inherits(m, "array") 对于 matrix m 为 true。