1樓：萇燁用香彤
m<-matrix(n[1:3],n[2:4],n[3:
5],n[4:6],n[5:7],n[6:
8],n[7:緝常光端叱得癸全含戶9],n[8:10],nrow=3)
2樓：董鵬程
m<-matrix(n[1:3],n[2:4],n[3:5],n[4:6],n[5:7],n[6:8],n[7:9],n[8:10],nrow=3)
3樓：邢小行要回家
舉例說明
index <- null
for(i in 1:8)
> index
[1] 1 2 3 2 3 4 3 4 5 4 5 6 5 6 7 6 7 8 7 8 9 8 9 10
> ( n <- paste0("x",1:10) )[1] "x1" "x2" "x3" "x4" "x5" "x6" "x7" "x8" "x9" "x10"
> ( matrix(n[index],ncol=3,byrow=t) )
[,1] [,2] [,3]
[1,] "x1" "x2" "x3"
[2,] "x2" "x3" "x4"
[3,] "x3" "x4" "x5"
[4,] "x4" "x5" "x6"
[5,] "x5" "x6" "x7"
[6,] "x6" "x7" "x8"
[7,] "x7" "x8" "x9"
[8,] "x8" "x9" "x10"
是要這樣的效果嗎
r語言中求出了a,b,c,d四個向量,每個向量含有三個資料,合併成矩陣怎麼表示啊
4樓：匿名使用者
用cbind()吧。
比如：x<-cbind(a,b,c,d)
如果都存在一個list（比如叫data）裡的話還可以
r語言裡，如何將向量中的確實值用另一個向量替換？
5樓：匿名使用者
x <- c(1,2,3,na,4,na,6,7,8)
y <- c(6,5,4)
x[is.na(x)] <- y[1]#用y向量中的第一個值替換x中的缺失值
r語言中怎麼尋找最小值所在位置
6樓：
which.min()
# 例子
> x <- sample(10)
> x[1] 9 8 1 5 6 2 3 4 7 10> which.min(x)
[1] 3
如何用r軟體或excel來求矩陣的特徵值和特徵向量丫，跪求大神~
7樓：善良的獨孤風雪
用excel求解矩陣特徵值與特徵向量，可以按以下方法辦理：
1、求矩陣的特徵值和特徵向量是一個既基礎又重要的數值計算問題。通常我們可以用編寫高階語言程式的方法加以解決，也可以使用專門的數學軟體（如matlab等）來實現。本文給出的用excel實現求矩陣的特徵值和特徵向量的方法，既不需要設計程式，也不需要專門的數學軟體，只須在excel中進行簡單操作，就可以快速、直觀地得到實矩陣的特徵值和特徵向量，且計算結果具有較高的精度。
2、在excel中利用陣列公式和陣列常量建立並命名矩陣：
在excel中，可以在一個單元格區域內通過逐個輸入矩陣的各個元素來建立矩陣，還可以使用陣列公式和陣列常量更加方便地建立矩陣[1]。例如，可以通過下列操作建立矩陣：
(1) 在excel的工作表sheet1中，選擇單元格區域a1:d4；
(2) 輸入公式：=(順便指出：在excel的陣列公式中，將矩陣元素用大括號{}括起來稱為陣列常量，其中不同列的元素用逗號隔開，不同行的元素用分號隔開；
(3) 按ctrl+shift+enter鍵，結束陣列公式的輸入，形成矩陣。
建立了矩陣之後，在excel的陣列公式中，就可以用矩陣所在的單元格區域a1:d4表示該矩陣；但若將該矩陣命名為a顯然更便於使用，也便於理解公式的含義，方法如下：
選擇該矩陣所在的單元格區域a1:d4；單擊編輯欄左端的「名稱」框，輸入a，按回車鍵確認。此後，在當前工作薄的所有工作表中，就可以使用名稱a在陣列公式中代表該矩陣。
尤其需要指出的是：通過對矩陣命名，不僅能方便地實現跨工作表引用單元格區域，而且更重要的是：在複製公式時，excel將名稱（如a）按常量對待，所以更便於矩陣的運算和使用。
類似地，我們還可以在單元格區域f1:i4中通過輸入陣列公式：}建立4階單位矩陣，並命名為i。
3、利用excel求矩陣的特徵值：
由於矩陣a的特徵值λ就是特徵方程det(a-λi)的根，因此可以利用excel工具選單中的「單變數求解」命令求矩陣的特徵值。
例如，上述矩陣a在0.4附近的特徵值的求解方法如下：
(1) 在a6單元格中輸入值0.4；
(2) 在b6單元格中輸入公式：=mdeterm(a-a6*i)＝0，其中mdeterm為excel提供的求矩陣行列式的函式；
(3) 按ctrl+shift+enter鍵，形成陣列公式：，於是b6單元格中的值0.1264即為特徵多項式在 的值；
(4) 單擊「工具」選單中的「單變數求解」命令，開啟「單變數求解」對話方塊；
(5) 在「目標單元格（e）」中輸入或選擇b6，在「目標值（v）」中輸入0，在「可變單元格（c）」中輸入或選擇a6；
(6) 單擊「確定」按鈕。
此時，a6單元格中的值0.381966011就是矩陣a在0.4附近特徵值的近似值（順便指出：
在excel「選項」對話方塊的「重新計算」選項卡中，通過設定「迭代計算」欄還可控制計算精度）。
4、求特徵值對應的特徵向量：
所謂逆冪法，就是取a的特徵值λi的一個近似值λ，並取非零初始向量x0，按迭代公式： （其中符號‖·‖∞代表向量的按模最大分量，即） 進行迭代，當相鄰兩次迭代，xk-1，xk近似成比例時，則xk即為矩陣a對應於特徵值λi的近似特徵向量。
例如，為求上例矩陣a的特徵值λ=0.381966011對應的特徵向量，我們取近似特徵值為0.38，並取初始向量為（1,1,1,1），使用逆冪法進行迭代可以在excel中進行如下操作：
(1) 在工作表sheet2中，先在單元格區域a1:a4中輸入1,1,1,1形成初始向量x0；
(2) 選擇單元格區域b1:b4，輸入公式：=mmult(minverse(a-0.
38*i), a1:a4)，按ctrl+shift+enter鍵，形成陣列公式計算出y1 (注：其中minverse, mmult分別為excel提供的計算逆矩陣和計算兩個矩陣乘積的函式)；
(3) 在b5單元格中輸入公式：=max(abs(b1:b4))，按ctrl+shift+enter鍵，形成陣列公式計算出‖y1‖∞；
(4) 選擇單元格區域c1:c4，輸入公式：=b1:
b4/b5，按ctrl+shift+enter鍵，形成陣列公式計算出逆冪法迭代一次後的向量x1=(0.618321,1,1,0.618321)；
(5) 選擇b1:c5單元格區域，向右拖動c5右下角的填充柄，即得逆冪法的迭代序列：
逆冪法迭代3次，可得a的對應於近似特徵值λ=0.381966011的近似特徵向量為(0.618033989,1,1,0.
618033989)。若與a的相應精確特徵值λ=2-2cos(π/5)=0.3819660112…和特徵向量(sin(π/5)/sin(2π/5),1,1,sin(π/5)/sin(2π/5))=(0.
6180339887…,1,1,0.6180339887…)相比較，顯然已具有較高的精度。
8樓：匿名使用者
在r中，函式eigen(sm) 用來計算矩陣sm 的特徵值和特徵向量
r語言，限定條件找矩陣下標。
9樓：誰都別攔我學習
> m[,1] [,2]
[1,] 3 -1
[2,] 2 1
[3,] 1 1
> which(m[,1]==max(m[m[,2]==1,1]))[1] 2
10樓：匿名使用者
m<-which(m[,2]==1 & m[,1]==max(m[m[,2]==1,1]))
R語言中是什麼意思，R語言程式碼裡的英文句號“ ”有什麼含義麼
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