R语言矩阵创建与基本操作入门

矩阵是R语言中的基本数据结构之一，用于存储二维数组。在这个资源中，我们主要讨论了如何在R语言中创建和操作矩阵，以及相关的函数和属性。 1. **矩阵创建函数**：R提供`dim()`和`matrix()`函数来创建矩阵。`dim()`函数用于设定矩阵的行数和列数，如`x <- 1:12`后，`dim(x) <- c(3,4)`将创建一个3行4列的矩阵。`matrix()`函数用于根据指定元素和维度生成矩阵，例如`matrix.x <- matrix(1:12, nrow=3, byrow=TRUE)`，`byrow=TRUE`参数表示按行填充元素。 2. **矩阵操作**：`t(x)`用于矩阵的转置，这在数据分析中常用于调整数据布局。另外，`row.names()`和`col.names()`函数用于为行和列设置名称，这对于理解和识别矩阵结构非常重要。 3. **R语言介绍**：R被介绍为一种统计绘图语言和软件，起源于S语言，并在1995年由罗伯特·吉登斯和罗斯·伊哈卡基于S语言源代码开发。R的特点包括丰富的统计资源、跨平台性、命令行驱动、丰富的功能和免费开源的特性。 4. **R的优势**：R因为其丰富的统计资源库、良好的扩展性（允许编写自定义函数和包）、强大的帮助系统以及作为GNU软件的开源特性而受到青睐。它适用于多种行业数据分析，且能处理复杂的任务。 5. **与其他软件比较**：R与SAS和SPSS相比，虽然可能速度较慢，但拥有更广泛的资源和灵活的编程能力；与Splus相比，两者兼容，但R更免费且开源。 6. **R的局限性**：R的学习曲线较陡峭，需要熟悉命令，且内存消耗较大，不适用于处理超大规模数据。此外，尽管运行速度相对较慢，但对于专业数据分析人员来说，通过命令行操作能提高效率。 这个资源重点讲解了R语言中创建矩阵的基本操作，以及R语言作为统计分析工具的背景、特点和与其他软件的对比，对于R初学者理解和使用矩阵数据结构具有指导意义。