当我在 R 中连接时,我是在创建行还是列?

When I concatenate in R am I creating a row or a column?

我连接以下内容:

ExampleConCat <- c(1, 1, 1, 0) 并且我有一个 20x4 矩阵(矩阵示例如下)。

我可以在 Rstudio 中进行矩阵乘法,如下所示:

matrix.multipl <- MatrixExample %*% ExampleConCat 

我得到以下结果:

#              [,1]
# cycle_1  0.99019608
# cycle_2  0.96400149
# cycle_3  0.91064055
# cycle_4  0.83460040
# cycle_5  0.74478532
# cycle_6  0.64981877
# cycle_7  0.55637987
# cycle_8  0.46893791
# cycle_9  0.39005264
# cycle_10 0.32083829
# cycle_11 0.26141338
# cycle_12 0.21127026
# cycle_13 0.16955189
# cycle_14 0.13524509
# cycle_15 0.10730721
# cycle_16 0.08474320
# cycle_17 0.06664783
# cycle_18 0.05222437
# cycle_19 0.04078855
# cycle_20 0.03176356

我的理解是:

m×n矩阵乘以n×p矩阵,ns必须相同,结果是m×p矩阵。 https://www.mathsisfun.com/algebra/matrix-multiplying.html

所以,它完全计算的事实向我表明上面的连接创建了一个列,即:MatrixExample 是一个 20X4 矩阵,因此 ExampleConCat 必须是一个 4X1 向量,以便这两个向量相乘。

或者,向量与矩阵相乘时是否有不同的规则,您能简单地向我解释一下吗?

我在尝试时注意到了

matrix.multipl <- ExampleConCat %*% MatrixExample 

我得到以下信息:

Error in ExampleConCat %*% MatrixExample : non-conformable arguments

我将不胜感激一个解释,它反映了我是 R 的新手,而且还是矩阵乘法的新手。

# MatrixExample:

#                State A   State B     State C     State D
# cycle_1  0.721453287 0.201845444 0.06689735 0.009803922
# cycle_2  0.520494846 0.262910628 0.18059602 0.035998510
# cycle_3  0.375512717 0.257831905 0.27729592 0.089359455
# cycle_4  0.270914884 0.225616773 0.33806874 0.165399604
# cycle_5  0.195452434 0.185784574 0.36354831 0.255214678
# cycle_6  0.141009801 0.147407084 0.36140189 0.350181229
# cycle_7  0.101731984 0.114117654 0.34053023 0.443620127
# cycle_8  0.073394875 0.086845747 0.30869729 0.531062087
# cycle_9  0.052950973 0.065278842 0.27182282 0.609947364
# cycle_10 0.038201654 0.048620213 0.23401643 0.679161707
# cycle_11 0.027560709 0.035963116 0.19788955 0.738586622
# cycle_12 0.019883764 0.026460490 0.16492601 0.788729740
# cycle_13 0.014345207 0.019389137 0.13581754 0.830448113
# cycle_14 0.010349397 0.014162175 0.11073351 0.864754914
# cycle_15 0.007466606 0.010318351 0.08952225 0.892692795
# cycle_16 0.005386808 0.007502899 0.07185350 0.915256795
# cycle_17 0.003886330 0.005447095 0.05731440 0.933352173
# cycle_18 0.002803806 0.003949642 0.04547092 0.947775632
# cycle_19 0.002022815 0.002860998 0.03590474 0.959211445
# cycle_20 0.001459366 0.002070768 0.02823342 0.968236444

如果您查看帮助部分 help("%*%"),它简要描述了用于向量的矩阵乘法规则。

Multiplies two matrices, if they are conformable. If one argument is a vector, it will be promoted to either a row or column matrix to make the two arguments conformable. If both are vectors of the same length, it will return the inner product (as a matrix).

MatrixExample %*% ExampleConCat,正如您正确指出的那样符合这些规则,ExampleConCat 被视为 4 by 1 矩阵。但是当 ExampleConCat %*% MatrixExample 完成时,尺寸不匹配,即 ExampleConCat 具有 4*1(或 1*4),而 MatrixExample 具有 20*4 作为尺寸.

向量将被转换为行或列矩阵,以矩阵有效为准,示例如下:

exm = c(1,1,1,0)

exm_matrix = matrix(rnorm(16), 
                    ncol=4)

exm_matrix%*%exm
#>            [,1]
#> [1,]  2.1098758
#> [2,] -1.4432619
#> [3,] -0.2540392
#> [4,] -0.4211889

exm%*%exm_matrix
#>          [,1]       [,2]       [,3]      [,4]
#> [1,] 1.161164 -0.3602107 -0.3883783 -1.580562

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于 2021 年 7 月 2 日创建