19. 行列の作成 - R-Source
行列の作成 R では以下の手順で行列を作成する． 行列の要素をベクトル（配列やリスト，行列でも可）で用意する 関数 matrix(ベクトル, 行数, 列数) でベクトルから行列に変換する 例として，ベクトル （1，2，3，4，5，6） を変換して，行列 を作成する． matrix(1:6, nrow=2, ncol=3) # nrow で行数，ncol で列数を指定する # matrix(1:6, 2, 3) と略記しても良い [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 R での行列とは行と列を持つ 2 次元配列を指す．数学の世界の行列は各要素が数値となっている行列しか扱わないだろうが，R の行列は 2 次元配列なので論理値や文字列などを要素とする行列を作成することも出来る．よって，配列を生成しているという意味で関数 array() を用いても作成することが出
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データフレームの出力 read.table() に対して関数 write.table() や write() で実現できる．例えば以下の様な 5 行 3 列のデータが入ったファイル data11.txt が（ C:/ に）あったとする．このデータ data11.txt を関数 read.table() で読み込んで，関数 write.table(データフレーム名, "出力するファイルのパス") でファイル output.txt に出力してみる．write.table(x,"C:/output.txt") だけでは（quote=F にしないと）要素に "" がついてしまう． x <- read.table("C:/data11.txt") write.table(x, "C:/output.txt", quote=F, col.names=F, append=T) # append=F にす
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行列操作の手法を散発的に紹介する． 行列の大きさ 行列は dim 属性という次元の属性を持っており，(行数 ，列数) という長さ 2 の整数ベクトルの形をしている．行列に付けられた dim 属性を見る場合は関数 dim() ，nrow() ，ncol() を用いる． x <- matrix(1:6, nrow=2, ncol=3) # 2 * 3 の行列を作る dim(x) # dim 属性を調べる [1] 2 3 nrow(x) # 行数 ： dim(x)[1] でも同じ結果が得られる [1] 2 ncol(x) # 列数 ： dim(x)[2] でも同じ結果が得られる [1] 3 行列の大きさを変えるには，再度 matrix() を使う方法と dim を使って行列の大きさを強制変更する方法とがある．dim を用いる場合の変更結果は，matrix() を使って行列サイズを変更した場合と同
20. 行列計算
a <- matrix(1:4, 2, 2) # 2 * 2 行列 b <- matrix(0:3, 2, 2) # 2 * 2 行列 a + b - a %*% b # 和・差・積 a * b # 要素ごとの掛け算 a %o% b # 外積（関数 outer(x,y) と同じ） a %x% b # クロネッカー積 クロネッカー積は関数 kronecker() でも計算できる． 行列の積は %*% 演算子によって求める点に注意．行列に対して * 演算子を用いると要素毎の積を計算してしまう． 関数 outer(x, y, FUN) の引数 FUN に 2 変数関数を指定することで，外積を求める際の関数を指定することが出来る． x <- seq(-3,3,0.1) y <- seq(-3,3,0.1) f <- function(x,y) 1/(2*pi)*exp(-(x^2+y^2)/2)
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
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