covariance matrix r语言_R语言 第2章 数据对象与数据读写（3）
重复序列的创建
rep(as.factor(c(“yizi1.”“yinzi2”,“yinzi3”)),3)
rep( )是重复函数，它可以将某一向量重复若干次。
使用格式：rep(x, times = 1, length.out = NA, each = 1)
其中x是预重复的序列，可以是任意的数据类型的向量或数值，times是重复的次数，length.out为产生的序列的长度，each为预重复的序列中每个元素重复的次数，初始值为1。
矩阵和数组
向量vector用于描述一维数据，是R语言中最基础的数据结构形式。
利用矩阵matrix可以描述二维数据，和向量相似，其内部元素可以是实数、复数、字符、逻辑型数据。矩阵matrix使用两个下标来访问元素，A[i,j]表示矩阵A第i行、第j列的元素。
多维数组array可以描述多维数据。array有一个特征属性叫维数向量(dim属性)，它的长度是多维数组的维数，dim内的元素则是对应维度的长度。
矩阵是数组的特殊情况，它具有两个维度。
和向量相似，矩阵内每个元素都拥有相同的模式(数值型、字符型或逻辑性)
矩阵创建
在R中，可以使用matrix函数并以向量形式输入矩阵中的全部元素，使用ncol和nrow可设置矩阵的行和列数，从而创建一个矩阵。
注意向量1~10是按列填充的，如果想要以行为单位填充，则可以将参数byrow设置为TRUE。 在创建矩阵时，也可以使用dimnames参数设置行和列的名称。
a矩阵转化为向量
矩阵可以通过as.vector()函数转化成为向量，当矩阵转化成为向量的时候，元素按列读取。实例：不同的数据排列方式的矩阵转化成为向量
b
d
矩阵的编辑
函数cbind()把其自变量横向拼成一个大矩阵，rbind()把其自变量纵向拼成一个大矩阵。
cbind()的自变量是矩阵或看作列向量的向量时，自变量的高度(行数)应该相等。
rbind()的自变量是矩阵或看作行向量的向量时，自变量的宽度(列数)应该相等。如果参与合并的自变量比其变量短，则循环不足后合并。如：
矩阵的运算 R语言中有丰富的矩阵运算的函数，包括四则运算、对矩阵各行列的求和、对矩阵各行列的求均值、转置等。下表列出了R语言中一部分常用的用于矩阵运算的函数。
det()求解方阵的行列式
crossprod()求解两个矩阵的内积
diag()对矩阵取对角元素，若对象为向量，则生成以向量为对角元素的对角矩阵
练习
向量x为1到10的数值。
x<-c(1:10)将向量转化为2行5列按列填充的矩阵a。
a2,ncol=5,byrow=FALSE)将矩阵a和c(11,12)按行合并为a1。
a1c(11,12))将矩阵a和c(11:15)按列合并为a2。
a2c(11,15))向量y为1到9的数值，向量Y为9到1的数值
A利用y创建矩阵A(3行3列)，利用Y创建矩阵B(3行3列)
B对矩阵A的各列求和Asum，矩阵B各行求平均值Bmean。
AsumBmean求2A+B-B/A的结果C的值。cxaa1a2ABAsumBmeancA
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