极客教程R语言 用矢量元素除掉矩阵的每一行
在这篇文章中，我们将讨论如何在R编程语言中用向量元素来划分矩阵的每一行。
方法1：使用标准除法
首先，计算矩阵的转置，以互换行和列。最初，如果矩阵的尺寸是n*m，转置将尺寸转换为m*n。矩阵的转置需要计算，因为布尔除法运算符”/”是逐列应用的，我们需要计算逐行除法。然后用转置矩阵作为一个操作数，向量作为另一个操作数，进行除法运算。然后对这个结果进行转置，以再次保持行和列的顺序。
语法
t(transpose_matrix/vector)
例子
# creating matrix
matrix <- matrix(1:12,ncol=3)
print ("Original Matrix")
print (matrix)
# creating vector
vec <- c(1:3)
# transpose matrix
trans_mat <- t(matrix)
# computing division
div <- t(trans_mat/vec)
print ("Division matrix")
print (div)
输出
[1] "Original Matrix"
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
[1] "Division matrix"
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2.5 3.000000
[2,] 2 3.0 3.333333
[3,] 3 3.5 3.666667
[4,] 4 4.0 4.000000
方法2：使用sweep()方法
R语言中的这个方法通过扫出一个汇总统计，返回一个从输入数组得到的数组。该方法用于计算数据框在所选轴上的算术运算。对于逐行运算，选择的轴是2，操作数是数据框的行。结果必须存储在另一个变量中。这个操作产生的时间相当于数据框中的行数。结果列的数据类型是最大的兼容数据类型。
语法： sweep (df, axis, vec, op)
参数:
- df – 数据框架
- axis – 要按行计算，使用 axis = 1，要按列计算，使用 axis = 2
- vec – 在数据框上应用的向量
- op – 要应用的运算符
例子
# creating matrix
matrix <- matrix(1:12,ncol=3)
print ("Original Matrix")
print (matrix)
# creating vector
vec <- c(1:3)
# computing division
div <- sweep(matrix, 2, vec, "/")
print ("Division matrix")
print (div)
输出
[1] "Original Matrix"
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
[1] "Division matrix"
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2.5 3.000000
[2,] 2 3.0 3.333333
[3,] 3 3.5 3.666667
[4,] 4 4.0 4.000000
方法3：使用rep()方法
R中的rep(x)方法是用来复制向量x中的数值的。rep()函数复制数值，或文本，或一个向量的数值的特定次数。
语法： rep ( vec, each = )
参数:
- vec : 其值被复制的向量。
- each : 非负的整数。其他输入将被强制为一个整数或双数向量，并取第一个元素。
这里应用rep()方法的想法是创建一个复制的向量，并将其堆叠在一起，以创建相当于行数的副本数量。随后是对所涉及的矩阵进行除法。
例子
# creating matrix
matrix <- matrix(1:16,ncol=2)
print ("Original Matrix")
print (matrix)
# creating vector
vec <- c(1:2)
# calculating rows
rows <- nrow(matrix)
# computing division
div <- matrix / rep(vec, each = rows)
print ("Division matrix")
print (div)
输出
[1] "Original Matrix"
[,1] [,2]
[1,] 1 9
[2,] 2 10
[3,] 3 11
[4,] 4 12
[5,] 5 13
[6,] 6 14
[7,] 7 15
[8,] 8 16
[1] "Division matrix"
[,1] [,2]
[1,] 1 4.5
[2,] 2 5.0
[3,] 3 5.5
[4,] 4 6.0
[5,] 5 6.5
[6,] 6 7.0
[7,] 7 7.5
[8,] 8 8.0
方法4：使用apply()方法
apply()方法是一种集合方法，用于在整个指定对象上应用转换。 apply()方法将数据框或矩阵作为输入，并以矢量、列表或数组的形式给出输出。
语法： apply(matrix , axis , FUN)
参数:
- matrix： 一个数组或矩阵
- axis： 应用转换的轴的指标
- axis =1： 逐行操作
- axis =2 ：列式操作
- axis=c(1,2) : 对行和列进行操作
- FUN： 告诉你要应用哪个函数。
在应用apply()方法后，必须计算结果的转置以保持顺序，因为apply()方法返回转置后的矩阵。
例子
# creating matrix
matrix <- matrix(1:16,ncol=2)
print ("Original Matrix")
print (matrix)
# creating vector
vec <- c(1:2)
# calculating rows
rows <- nrow(matrix)
# computing division
div <- t(apply(matrix, 1, "/", vec))
print ("Division matrix")
print (div)
输出
[1] "Original Matrix"
[,1] [,2]
[1,] 1 9
[2,] 2 10
[3,] 3 11
[4,] 4 12
[5,] 5 13
[6,] 6 14
[7,] 7 15
[8,] 8 16
[1] "Division matrix"
[,1] [,2]
[1,] 1 4.5
[2,] 2 5.0
[3,] 3 5.5
[4,] 4 6.0
[5,] 5 6.5
[6,] 6 7.0
[7,] 7 7.5
[8,] 8 8.0
方法5：使用%*%运算符
%*%运算符是一种特殊的乘法运算符，为矩阵乘法而定义。 该运算符用于将矩阵与它的转置相乘。 首先，使用R中的diag()函数为指定的向量计算对角线矩阵，它以向量的逆值为参数，然后将该矩阵与原始矩阵相乘，产生除法。这消除了显式除法的需要，因为已经考虑到了逆的因素。
语法： diag( x )
参数:
x： 要作为对角线元素出现的矢量。
例子
# creating matrix
matrix <- matrix(1:16,ncol=2)
print ("Original Matrix")
print (matrix)
# creating vector
vec <- c(1:2)
# calculating rows
rows <- nrow(matrix)
# computing division
div <- matrix %*% diag(1 / vec)
print ("Division matrix")
print (div)
输出
[1] "Original Matrix"
[,1] [,2]
[1,] 1 9
[2,] 2 10
[3,] 3 11
[4,] 4 12
[5,] 5 13
[6,] 6 14
[7,] 7 15
[8,] 8 16
[1] "Division matrix"
[,1] [,2]
[1,] 1 4.5
[2,] 2 5.0
[3,] 3 5.5
[4,] 4 6.0
[5,] 5 6.5
[6,] 6 7.0
[7,] 7 7.5
[8,] 8 8.0