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मैट्रिसेस

परिचय

मेट्रिसेस बनाना

हुड के तहत, एक मैट्रिक्स एक विशेष प्रकार का वेक्टर है जिसमें दो आयाम हैं। एक वेक्टर की तरह, एक मैट्रिक्स में केवल एक डेटा वर्ग हो सकता है। आप matrix फ़ंक्शन का उपयोग करके मैट्रिस बना सकते हैं जैसा कि नीचे दिखाया गया है।

matrix(data = 1:6, nrow = 2, ncol = 3)
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    3    5
## [2,]    2    4    6

जैसा कि आप देख सकते हैं यह हमें दो पंक्तियों और तीन स्तंभों के साथ 1 से 6 तक सभी संख्याओं का एक मैट्रिक्स देता है। data पैरामीटर मानों का एक वेक्टर लेता है, nrow मैट्रिक्स में पंक्तियों की संख्या निर्दिष्ट करता है, और ncol कॉलम की संख्या निर्दिष्ट करता है। कन्वेंशन द्वारा मैट्रिक्स कॉलम द्वारा भरा जाता है। डिफ़ॉल्ट व्यवहार को नीचे दिखाए गए अनुसार byrow पैरामीटर के साथ बदला जा सकता है:

matrix(data = 1:6, nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    2    3
## [2,]    4    5    6

मैट्रिक्स का संख्यात्मक होना जरूरी नहीं है - किसी भी वेक्टर को मैट्रिक्स में बदला जा सकता है। उदाहरण के लिए:

matrix(data = c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE), nrow = 3, ncol = 2)
##      [,1]  [,2]
## [1,] TRUE FALSE
## [2,] TRUE FALSE
## [3,] TRUE FALSE
matrix(data = c("a", "b", "c", "d", "e", "f"), nrow = 3, ncol = 2)
##      [,1] [,2]
## [1,] "a"  "d" 
## [2,] "b"  "e" 
## [3,] "c"  "f"

वैक्टर की तरह मेट्रिसेस को चर के रूप में संग्रहीत किया जा सकता है और फिर बाद में बुलाया जा सकता है। मैट्रिक्स की पंक्तियों और स्तंभों के नाम हो सकते हैं। आप इन कार्यों का उपयोग करके देख सकते हैं rownames और colnames । जैसा कि नीचे दिखाया गया है, पंक्तियों और स्तंभों में शुरू में नाम नहीं होते हैं, जिसे NULL द्वारा दर्शाया जाता NULL । हालाँकि, आप उन्हें मान असाइन कर सकते हैं।

mat1 <- matrix(data = 1:6, nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
rownames(mat1)
## NULL
colnames(mat1)
## NULL
rownames(mat1) <- c("Row 1", "Row 2")
colnames(mat1) <- c("Col 1", "Col 2", "Col 3")
mat1
##       Col 1 Col 2 Col 3
## Row 1     1     2     3
## Row 2     4     5     6

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि वैक्टर के समान, मैट्रिसेस में केवल एक डेटा प्रकार हो सकता है। यदि आप कई डेटा प्रकारों के साथ एक मैट्रिक्स को निर्दिष्ट करने का प्रयास करते हैं, तो डेटा को उच्च क्रम डेटा वर्ग के लिए मजबूर किया जाएगा।

class , is , और as फ़ंक्शन का उपयोग डेटा संरचनाओं को उसी तरह से जांचने और ज़ब्त करने के लिए किया जा सकता है जिस तरह वे कक्षा 1 में वैक्टर पर उपयोग किए गए थे।

class(mat1)
## [1] "matrix"
is.matrix(mat1)
## [1] TRUE
as.vector(mat1)
## [1] 1 4 2 5 3 6