また、同時に私の個人的なブログ更新日：https://www.nickwu.cn/blog/id=129
3次元]：マトリックス（行列）
3.1行列を作成します
M < - C（45,23,66,77,33,44,56,12,78,23） 薄暗い（M）< - C（2,5）から順に、行5列の行列を作成する＃2次への順に左から右へ ＃出力：[1] [2] [3] [4] [5] [1] 4566335678 [2] 23774412 23 位M [1,2]又はM [1]及び他の形態を使用することができるされているインデックス付き M < -マトリックス（C（45,23,66,77,33,44,56,12,78,23 ） ただ一種類＃1のように、2,5） 行列（C（45,23,66,77,33,44,56,12,78,23 - M < ）、2,5、byrow = TRUE）＃の形状デフォルトbyrow TRUEに等しいの同書の一つは省略してもよいです。プレス列場合は、falseに。 M < -マトリックス（= FALSE byrow C（45,23,66,77,33,44,56,12,78,23）、2,5） ＃出力：[1] [2] [3 ] [4] [5] [1] 4566335678 [2] 2377441223
3.2マトリックスインデックス
結果< -マトリックス（C（10,30,40,50,43,56,21,30）、2,4、byrow = TRUE） COLNAMES（結果）< - C（ '1qrt'、 '2qrt'、「3qrt '' 4qrt '）＃は、指定行列の列のCOLNAMES（）を利用してもよい rownamesを（結果）< - C（ ' store1 '' store2 '）位（rownamesを利用することができる）という名前の行列の行の 結果[' store1」、 ]＃行列は、行または列名によってインデックス付けすることができる [ 'store2'、C（結果 '1qrt'、 '4qrt'）]
3.3転置行列
T（）関数は、行列を転置することができます
3.4デジタルと行列の乗算
そして、数の行列積は、行列は、各要素と乗算され
M < -マトリックス（C（1,4,2,5,3,6）、2,3）
M * 3
＃出力：
[1] [2] [3]
[1]〜369
[ 2] 12 15 18
3.5行列の加算
数学的なルールと一致し、また対応する行列要素の位置、すなわち追加します
3.6行列の乗算
行列の乗算とM1％*％の平方メートル（注：数学的な行列の乗算ルールを満たすようにしてください）
M1 < -マトリックス（C（1,1,1,1,1,1,1,1,1）、3,3）
M2 < -マトリックス（C（1,0,0,0,1,0） 3,2）
M1 M2の％*％の
＃出力：
[1] [2]
[1] 2 1
[2] 1 2
[3] 1つの2
＃注、M2％*％のM1の無意味、なぜなら行列を転置する必要があり、それを設定するために、行列の掛け算のルールに準拠していません。
CBIND 3.7使用して（）またはrbindの（）Aへのベクトルと行列
M1 < -マトリックス（C（45,23,66,77,33,44,56,12,78,23）、2,5） M1 CBIND（C（4.76）、M1 [4]） ＃出力：[1] [2] [1]〜456 [2] 7612 ＃プロンプト、CBIND（）は、横方向のベクトルと行列（列モード）に接続されている -マトリックス（REP（10,20 M2 < ）、4,5） M2 M3 < - rbindの（M1 [1]、M2 [3]） ＃出力：[1] [2] [3] [4] [5] [1、 ] 4566335678 [2] 1010101010 ＃ヒントrbind（）は類似しているが、縦方向の接続（ラインモードに応じて）