R matrix 矩陣

說明

matrix 根據給定的一組值創建一個矩陣。

as.matrix 嘗試將其參數轉換為矩陣。

is.matrix 測試其參數是否是(嚴格)矩陣。

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)

參數

data	一個可選的數據向量(包括列表或expression向量)。非原子級R對象被強製as.vector並丟棄所有屬性。
nrow	所需的行數。
ncol	所需的列數。
byrow	合乎邏輯的。如果FALSE(默認)則矩陣按列填充，否則矩陣按行填充。
dimnames	矩陣的 dimnames 屬性：NULL 或長度為 2 的 list 分別給出行名稱和列名稱。空列表被視為 NULL ，長度為 1 的列表被視為行名稱。該列表可以命名，列表名稱將用作維度的名稱。
x	一個R對象。
...	要傳遞給方法或從方法傳遞的附加參數。
rownames.force	邏輯指示結果矩陣是否應具有字符(而不是 NULL ) rownames 。如果數據幀具有 ‘automatic’ row.names 或 zero-row 數據幀，則默認值 NA 使用 NULL 行名稱。

細節

如果未給出 nrow 或 ncol 之一，則會嘗試從 data 和另一個參數的長度推斷它。如果兩者均未給出，則返回 one-column 矩陣。

如果data中的元素太少而無法填充矩陣，則回收data中的元素。如果 data 的長度為零，則適當類型的 NA 用於原子向量(0 用於原始向量)，NULL 用於列表。

如果 x 是向量並且具有長度為 2 的 "dim" 屬性，則 is.matrix 返回 TRUE，否則返回 FALSE。請注意，通過此測試，data.frame 不是矩陣。該函數是通用的：您可以編寫方法來處理特定類的對象，請參閱InternalMethods。

as.matrix 是一個通用函數。如果僅存在原子列和任何非(數字/邏輯/複雜)列，則數據幀的方法將返回字符矩陣，將 as.vector 應用於因子，將 format 應用於其他非字符列。否則，將使用通常的強製層次結構(邏輯<整數<雙精度<複數)，例如，all-logical數據幀將被強製為邏輯矩陣，混合logical-integer將給出整數矩陣，等等。

as.matrix 的默認方法調用 as.vector(x) ，因此例如將因子強製為字符向量。

強製向量時，它會生成 one-column 矩陣，並將向量的名稱(如果有)提升為矩陣的行名稱。

is.matrix 是primitive 函數。

print矩陣的方法給出了帶有暗名稱或索引的矩形布局。對於列表矩陣，長度不為 1 的條目以“⁠整數，7⁠’表示類型和長度。

注意

如果你隻是想將向量轉換為矩陣，比如

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

將避免重複x並保留class(x)，這可能有用，例如，對於Date對象。

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

參考

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 ，嘗試轉換為數字矩陣。

矩陣是二維 array 的特例。 inherits(m, "array") 對於 matrix m 為 true。