R语言中的matrix(矩阵)，list(列表)，data.frame(数据框)总结

一、R语言中的矩阵matrix是一个二维的数组array，因此数组array的一些操作它也适用。

①它与array相比，特有的是矩阵的一些运算，例如：

求维度：dim(A)

转置：t(A)

求行列式：det(A)

矩阵相乘：x%*%y

对角运算：diag(A)

求逆：solve(A,b)

求特征值和特征向量：eigen(A)

奇异值分解：svd(A)

②在多维数组中，apply函数可以只针对行或者列进行运算：

> A=matrix(1:6,nrow=2);A

[,1] [,2] [,3]

[1,] 1 3 5

[2,] 2 4 6

> apply(A,1,sum)

[1] 9 12

> apply(A,2,mean)

[1] 1.5 3.5 5.5

第一个是对列求和，第二个是对行求均值。

二、列表list

列表是一种很特别的对象集合，每个元素的类型可以不同，元素本身可以允许是更复杂的数据类型，它的元素也可以是一个列表，（个人认为，与python中的list差不多）比如：

> LST=list(name='louis',wife='lyla',children.no=3,child.ages=c(4,7,12))

> LST

$name

[1] "louis"

$wife

[1] "lyla"

$children.no

[1] 3

$child.ages

[1] 4 7 12

下标中取下标：

> LST[[4]][2]

[1] 7

取元素：

> LST[["name"]]

[1] "louis"

> LST["name"]

$name

[1] "louis"

> LST$name

[1] "louis"

列表值的修改：

LST$name="ye"

增加一项家庭收入：

LST$income=c(1980,1600)

总结：在R中，许多函数的返回值都是列表，如求特征值特征向量的函数eigen()、奇异值分解函数svd()和最小二乘函数lsfitUI等。所以list在R中的用处还是很广泛的。

> A

[,1] [,2] [,3]

[1,] 4 2 7

[2,] 5 5 5

[3,] 3 6 3

> svd(A)

$d

[1] 13.450720 4.049131 0.826238

$u

[,1] [,2] [,3]

[1,] -0.5761545 0.7349027 0.3577205

[2,] -0.6408954 -0.1345924 -0.7557367

[3,] -0.5072465 -0.6646826 0.5485418

$v

[,1] [,2] [,3]

[1,] -0.5227107 0.06732344 -0.8498477

[2,] -0.5501761 -0.78813250 0.2759590

[3,] -0.6512141 0.61181265 0.4490050

二、数据框data.frame，数据框的主要用途是保存在统计建模的数据，R的统计建模功能都需要以数据框作为输入数据，我们也可以把数据框当成一种矩阵来处理，在使用数据框的变量时候可以用“数据库名$变量名”的记法，同时可以用attach()函数、、

1.函数data.frame()生成数据框，其用法与list()函数相同，各自变量变成数据框的成分，自变量可以命名成为变量名，例如：

> df=data.frame(

+ Name=c("A","B","C"),

+ Sex=c("F","F","M"),

+ Age=c(13,12,11),

+ Heigh=c(56.5,45.9,39.9))

> df

Name Sex Age Heigh

1 A F 13 56.5

2 B F 12 45.9

3 C M 11 39.9

可以发现data.frame相当于数据库的一个表。列表和数据库可以相互转化。as.data.frame(LST)将列表LST转换为数据框，

2.数据框的引用

> df[1:2,1:2]

Name Sex

1 A F

2 B F

3.attach()函数

> df$Weigh=c(123,134,114)

> df

Name Sex Age Heigh Weigh

1 A F 13 56.5 123

2 B F 12 45.9 134

3 C M 11 39.9 114

> attach(df)

> df$r=Heigh/Weigh

> df

Name Sex Age Heigh Weigh r

1 A F 13 56.5 123 0.4593496

2 B F 12 45.9 134 0.3425373

3 C M 11 39.9 114 0.3500000

> detach()

3.数据框的编辑edit()

edit(df)会出现一个框图，让你手动填写，非常的方便。