# Filtering ------------------------------------ A <- matrix(1:20,4,5); A A[,A[2,]>7] A[2,] > 7

这段代码介绍了 R 语言中的矩阵过滤操作。

在代码中，首先定义了一个 4 行 5 列的矩阵 A，其中元素的值为 1 到 20。

使用 A 可以输出整个矩阵 A。

使用 A[,A[2,]>7] 可以获取矩阵 A 中第 2 行元素大于 7 的所有列，返回结果为一个 4 行 2 列的矩阵，其中第 1 列的元素为 6、10、14、18，第 2 列的元素为 7、11、15、19。

使用 A[2,] > 7 可以获取矩阵 A 中第 2 行元素是否大于 7 的逻辑向量，返回结果为一个长度为 5 的逻辑向量，其中第 1 个元素为 FALSE，第 2 到第 5 个元素为 TRUE。

相关问题

# Filtering ------------------------------------ A <- matrix(1:20,4,5); A A[,A[2,]>7] A[2,] > 7 A[A[,3]>=10 & A[,3]<=11,1:2] A[,3]>=10 & A[,3]<=11 x <- c(5,4,7,12) A[x %% 2 == 1,] l <- which(x %% 2 == 1) A[l,]

这段代码继续介绍了 R 语言中的矩阵过滤操作。

在代码中，首先定义了一个 4 行 5 列的矩阵 A，其中元素的值为 1 到 20。

使用 A 可以输出整个矩阵 A。

使用 A[,A[2,]>7] 可以获取矩阵 A 中第 2 行元素大于 7 的所有列，返回结果为一个 4 行 2 列的矩阵，其中第 1 列的元素为 6、10、14、18，第 2 列的元素为 7、11、15、19。

使用 A[2,] > 7 可以获取矩阵 A 中第 2 行元素是否大于 7 的逻辑向量，返回结果为一个长度为 5 的逻辑向量，其中第 1 个元素为 FALSE，第 2 到第 5 个元素为 TRUE。

使用 A[A[,3]>=10 & A[,3]<=11,1:2] 可以获取矩阵 A 中第 3 列元素在 10 到 11 之间的所有行的第 1 列和第 2 列元素，返回结果为一个 2 行 2 列的矩阵，其中第 1 行的元素为 5 和 6，第 2 行的元素为 9 和 10。

使用 A[,3]>=10 & A[,3]<=11 可以获取矩阵 A 中第 3 列元素在 10 到 11 之间的逻辑向量，返回结果为一个长度为 4 的逻辑向量，其中第 1 到第 3 个元素为 TRUE，第 4 个元素为 FALSE。

定义向量 x，其中元素的值为 5、4、7、12。

使用 A[x %% 2 == 1,] 可以获取矩阵 A 中第 x 中元素为奇数的所有行，返回结果为一个 2 行 5 列的矩阵，其中第 1 行的元素为 1、5、9、13、17，第 2 行的元素为 3、7、11、15、19。

使用 which(x %% 2 == 1) 可以获取向量 x 中元素为奇数的下标，返回结果为一个长度为 2 的整数向量，其中第 1 个元素为 1，第 2 个元素为 3。

使用 A[l,] 可以获取矩阵 A 中下标为 l 的所有行，返回结果为一个 2 行 5 列的矩阵，其中第 1 行的元素为 1、5、9、13、17，第 2 行的元素为 7、11、15、19、NA。