在之前的文章中，我们学习了矩阵的创建、命名行列，以及按下标以及按命名访问。

访问方式的深入探索

尽管我们知道了矩阵的按下标和命名方式访问，但是记得学习列表的时候，访问方式才叫丰富呢！比如说：

mylist<-list('a', 5.2, c(7, 8, 9), 3+4i)
print(mylist[2])
print(mylist[c(1,2)])
print(mylist[c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)])
print(mylist[c(-1,-2)])

那么不难由此疑问，矩阵是否可以如此操作呢？来试试看吧：

m<-matrix(c(1:12), nrow=3, byrow=TRUE, dimnames=list(c('r1', 'r2', 'r3'), c('c1', 'c2', 'c3', 'c4')))
print(m)
print(m[1, 2]) # 访问第一行第二列上的元素
print(m[c(1,2),c(1,2)]) # 访问第一行和第二行上第一列和第二列元素
print(m[c(TRUE, TRUE, FALSE),c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE)]) # 关闭第三行，关闭第三列，显示其余内容
print(m[-3, -3]) # 关闭第三行，关闭第三列，显示其余内容

矩阵的操作

R - Matrices一文中，介绍了Matrices(矩阵) 的加减乘除（+、-、x、/)运算，也就是说四则运算。R - Matrices说进行这些运算的两个矩阵必须具有相同行数和列数

The dimensions (number of rows and columns) should be same for the matrices involved in the operation.

如果行数列数不一致，进行操作时会提示如下信息：

Error in m1 + m2 : non-conformable arrays

好了，我们来规规矩矩的操作一下，示例如下：

m1<-matrix(c(1:12), nrow=3, byrow=TRUE)
m2<-matrix(c(1:12), nrow=3, byrow=FALSE)
print(m1)
print(m2)
print(m1+m2)
print(m1-m2)
print(m1*m2)
print(m1/m2)

矩阵的操作(进阶)

有朋友在我之前的帖子里回复，说R的矩阵乘法和数学中矩阵的乘法有些不一样。

我看了一下，类似我们本文中介绍的矩阵乘法，把对应元素相乘，其实属于hadamard product（哈达玛积），与之相对的还有kronecker product（克罗内克积，也叫直积或张量积），还有matmul product（一般矩阵乘积），不过具体都是咋回事，我是搞不懂了，感兴趣的自己研究一下吧。

不过R肯定不止简单地支持哈达玛积，否则岂不是弱爆了？然后我搜索了一下R的矩阵操作，然后我和我的小伙伴们都惊呆了。

我就截了一部分，感兴趣的小伙伴自己来学吧：Matrix Algebra，这里列出的只是矩阵强大功能的冰山一角，感兴趣的可以参考文末链接。

好了，今天就到这里。看来学完R Tutorial，不过是学了个皮毛，何况这个还不知道猴年学完呢，😔

继续学R：Matrices(矩阵) Part 2，矩阵访问方式&矩阵操作&进阶操作

访问方式的深入探索

矩阵的操作

矩阵的操作(进阶)

相关链接