R的极客理想系列文章，涵盖了R的思想，使用，工具，创新等的一系列要点，以我个人的学习和体验去诠释R的强大。 R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。 要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。 关于作者： 张丹(Conan), 程序员/Quant: Java,R,Nodejs blog: http://blog.fens.me email: bsspirit@gmail.com 转载请注明出处： http://blog.fens.me/r-matrix 前言 R是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持。矩阵计算作为底层的数学工具，有非常广泛的使用场景。用R语言很好地封装了，矩阵的各种计算方法，一个函数一行代码，就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现，把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。 本文总结了R语言用于矩阵的各种计算操作。 目录 基本操作 矩阵计算 矩阵性质 矩阵分解 特殊矩阵 1. 基本操作 生成一个矩阵，计算行、列。 # 生成矩阵 > m<-matrix(1:20,4,5);m [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 5 9 13 17 [2,] 2 6 10 14 18 [3,] 3 7 11 15 19 [4,] 4 8 … Continue reading R语言中的矩阵计算