如何在 R 中向特定矩阵元素添加值?
要向 R 中特定矩阵元素添加值,我们可以使用带单个方括号的子集来获取该特定值。
例如,如果我们有一个名为 M 的矩阵,并且我们想要向第二列的第五个值添加 10,则可以使用以下命令:
M[5,2]<-M[5,2]+10
示例 1
以下代码片段创建了一个示例矩阵:
M1<-matrix(sample(1:100,80),ncol=4) M1
创建了以下矩阵:
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 29 72 16 75 [2,] 5 79 15 4 [3,] 81 8 46 83 [4,] 97 50 18 32 [5,] 62 96 64 82 [6,] 27 92 9 22 [7,] 69 37 70 28 [8,] 20 58 14 66 [9,] 13 45 19 52 [10,] 11 42 34 80 [11,] 61 99 86 55 [12,] 63 3 78 36 [13,] 53 33 1 40 [14,] 24 77 76 2 [15,] 54 47 48 71 [16,] 87 68 88 38 [17,] 67 12 44 26 [18,] 17 7 91 10 [19,] 49 90 30 59 [20,] 74 51 31 89
要向上面创建的数据框中矩阵 M1 的第一个值添加 1000,请将以下代码添加到上述代码片段中:
M1<-matrix(sample(1:100,80),ncol=4) M1[1,1]<-M1[1,1]+1000 M1
输出
如果您将上面给出的所有代码片段作为一个程序执行,它将生成以下输出:
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1029 72 16 75 [2,] 5 79 15 4 [3,] 81 8 46 83 [4,] 97 50 18 32 [5,] 62 96 64 82 [6,] 27 92 9 22 [7,] 69 37 70 28 [8,] 20 58 14 66 [9,] 13 45 19 52 [10,] 11 42 34 80 [11,] 61 99 86 55 [12,] 63 3 78 36 [13,] 53 33 1 40 [14,] 24 77 76 2 [15,] 54 47 48 71 [16,] 87 68 88 38 [17,] 67 12 44 26 [18,] 17 7 91 10 [19,] 49 90 30 59 [20,] 74 51 31 89
示例 2
以下代码片段创建了一个示例矩阵:
M2<-matrix(rnorm(40),ncol=2) M2
创建了以下矩阵:
[,1] [,2] [1,] 0.7053897 -1.9200364 [2,] -1.1234320 1.6390770 [3,] -0.1418606 2.2555713 [4,] 0.9207447 -1.5381620 [5,] -0.2770107 0.1623484 [6,] -0.8251034 -1.3255143 [7,] -0.4287154 -2.3155433 [8,] -0.9181893 0.7627583 [9,] -0.0384247 -0.6836569 [10,] 0.5226378 -0.8815467 [11,] -0.8472512 -0.4861481 [12,] 1.0694954 1.5913287 [13,] 0.6082448 -0.6050546 [14,] -0.3389231 -0.1138805 [15,] -1.6208191 -1.2074059 [16,] 0.5841005 -0.1632070 [17,] 1.4022579 -2.8237466 [18,] -1.3758415 -0.3331492 [19,] -1.0062265 0.2886416 [20,] 2.1965559 0.8964789
要向上面创建的数据框中矩阵 M2 的第二列的第一个值添加 5,请将以下代码添加到上述代码片段中:
M2<-matrix(rnorm(40),ncol=2) M2[1,2]<-M2[1,2]+5 M2
输出
如果您将上面给出的所有代码片段作为一个程序执行,它将生成以下输出:
[,1] [,2] [1,] 0.7053897 3.0799636 [2,] -1.1234320 1.6390770 [3,] -0.1418606 2.2555713 [4,] 0.9207447 -1.5381620 [5,] -0.2770107 0.1623484 [6,] -0.8251034 -1.3255143 [7,] -0.4287154 -2.3155433 [8,] -0.9181893 0.7627583 [9,] -0.0384247 -0.6836569 [10,] 0.5226378 -0.8815467 [11,] -0.8472512 -0.4861481 [12,] 1.0694954 1.5913287 [13,] 0.6082448 -0.6050546 [14,] -0.3389231 -0.1138805 [15,] -1.6208191 -1.2074059 [16,] 0.5841005 -0.1632070 [17,] 1.4022579 -2.8237466 [18,] -1.3758415 -0.3331492 [19,] -1.0062265 0.2886416 [20,] 2.1965559 0.8964789
广告