R에서 역행렬,행렬식,전치행렬 구하는 방법
함수는 아래와 같습니다. 역행렬 solve( ) 행렬식 det( ) 전치행렬 t( ) 아래는 예시입니다. > A=matrix(c(1,3,4,2,5,1,4,2,3),nrow=3) > A [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 4 [2,] 3 5 2 [3,] 4 1 3 > t(A) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 4 [2,] 2 5 1 [3,] 4 2 3 > solve(A) [,1] [,2] [,3] [1,] -0.22807018 0.03508772 0.28070175 [2,] 0.01754386 0.22807018 -0.17543860 [3,] 0.29824561 -0.12280702 0.01754386 > det(A) [1] -57
2021. 3. 30.
[R코딩] 행렬에서 통계량과 각 원소의 편차 (sweep)
sweep 함수는 통계량과 각 원소의 차이를 반환해줍니다. 디폴트가 '차이'이고, 다른 계산값도 가능합니다. sweep(행렬, 방향, 통계량, FUN="-") FUN은 어떤 연산을 할지 결정합니다. 디폴트는 - 입니다. 각 원소에서 통계량을 빼는 것입니다. 예를 들어봅시다. 행렬을 하나 정의합시다. > m=matrix(1:12,3) > m [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12 sweep 함수를 이용하여 각 원소에서 행렬의 최댓값을 빼봅시다. 이때는 방향이 따로 없기 때문에 1이나 2를 입력해도 결과가 동일합니다. > sweep(m,1,max(m)) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] -11 -8 -5 -2 [2,] -10 ..
2020. 12. 25.
[R코딩] 서브그룹 평균을 각 원소 값으로 반환 (ave)
사용 형식 : ave(종속변수, 독립변수(범주형)) 반환 결과 : 벡터 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 합시다. A,B,C 반 학생의 수학점수입니다. > dt=data.frame(score=c(75,73,79,83,85,92,99,100,72,83),class=c('A','A','A','B','B','B','C','C','C','C')) > dt score class 1 75 A 2 73 A 3 79 A 4 83 B 5 85 B 6 92 B 7 99 C 8 100 C 9 72 C 10 83 C 각 반별로 따로 평균을 구하고, 각 값을 해당 평균값으로 바꾸고 싶습니다. 이럴 경우 사용하는 함수가 ave 함수입니다. > ave(dt$score,dt$class) [1] 75.66667 75.66667 75...
2020. 12. 25.
[R코딩] 서브그룹의 통계량을 구해주는 by 함수
사용 형식 : by(종속변수, 범주형 독립변수, 적용함수) 출력 결과 : by형 객체 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 합시다. A,B,C 반 학생의 수학점수입니다. > dt=data.frame(score=c(75,73,79,83,85,92,99,100,72,83),class=c('A','A','A','B','B','B','C','C','C','C')) > dt score class 1 75 A 2 73 A 3 79 A 4 83 B 5 85 B 6 92 B 7 99 C 8 100 C 9 72 C 10 83 C 각 반별로 따로 평균을 구하고 싶다고 합시다. 이런 경우 사용하는 함수가 by 함수입니다. 아래와 같이 사용합니다. > by(dt$score,dt$class,mean) dt$class: A [1] ..
2020. 12. 25.
[R코딩] 서브그룹의 통계량을 구해주는 aggregate 함수
사용 형식 : aggregate(종속변수, by=범주형 독립변수, 적용함수) 출력 결과 : 데이터프레임 범주형 독립변수는 리스트 형태로 입력합니다. 예를 들어봅시다. 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 합시다. A,B,C 반 학생의 수학점수입니다. > dt=data.frame(score=c(75,73,79,83,85,92,99,100,72,83),class=c('A','A','A','B','B','B','C','C','C','C')) > dt score class 1 75 A 2 73 A 3 79 A 4 83 B 5 85 B 6 92 B 7 99 C 8 100 C 9 72 C 10 83 C 각 반별로 따로 평균을 구하고 싶다고 합시다. 이런 경우 사용하는 함수가 aggregate 함수입니다. 아래와 같이 ..
2020. 12. 25.
[R] apply/ lapply/ sapply/ tapply/ mapply 함수 한눈에보기
함수이름 예시 역할 apply apply(x,1,mean) - 행렬, 배열, 데이터프레임에 사용 - 행방향 또는 열방향으로 함수 일괄 적용 lapply lapply(x,mean) - 리스트에 적용 - 리스트 형태로 결과 반환 - 행렬, 벡터에도 적용가능한데 의미는 없음 sapply sapply(x,mean) - 리스트에 적용 - 행렬 형태로 결과 반환 - 행렬, 벡터에도 적용가능한데 의미는 없음 tapply tapply(vec,fac,mean) - 입력된 벡터를, 요인 수준에 따라 함수 적용 mapply mapply(rep,times=4,li) - 사용할 함수의 input이 여러개인 경우 사용 - 나머지는 sapply 와 동일(리스트에적용) - 행렬, 벡터에도 적용가능한데 의미는 없음 1. apply 함..
2020. 12. 24.
[R코딩] 한 벡터를 정렬 할 때, 그 순서로 다른 벡터 정렬하기
한 벡터를 크기 순으로 정렬할 때, 연관된 다른 벡터도 함께 정렬해야하는 경우 사용하는 방법입니다. 예를들어봅시다. X는 수학점수, Y는 사람이름이라고 합시다. X=c(62,82,95,51) Y=c("tim","marry","kate","bob") X를 내림차순으로 정렬할 때, Y도 X를 따라 정렬되게 하고 싶은 상황입니다. sort 함수에 index.return 옵션을 TRUE로 설정하면 아래 값이 반홥됩니다. > sx=sort(X,decreasing=TRUE,index.return=TRUE) > sx $x [1] 95 82 62 51 $ix [1] 3 2 1 4 ix는 기존의 index가 정렬 된 후 어느 위치에 오게되었는지를 알려줍니다. 이 index를 이용하여 두 함수를 정렬합시다. 우리가 의도한..
2020. 12. 22.
[R코딩] 차집합 (setdiff)
setdiff 함수는 두 벡터를 집합으로 인식하여 차집합을 구해줍니다. 집합이기 때문에 중복되는 원소는 하나만 남겨집니다. > A=c(1,2,3,4,5,5) > B=c(1,1,2,4,4) > setdiff(A,B) [1] 3 5
2020. 12. 20.
[R기초] 교집합 함수 (intersect)
intersect 함수는 두 벡터를 집합으로 인식하여 교집합을 구해줍니다. 집합이기 때문에 중복되는 원소는 하나만 남겨집니다. > A=c(1,2,3,4,5,5) > B=c(1,1,2,4,4) > intersect(A,B) [1] 1 2 4
2020. 12. 20.
[R기초] 매칭된 원소를 찾는 match 함수
아래와 같은 두 벡터가 있습니다. A=c(20,40,100) B=c(10,20,30,40,50,60) A에 들어있는 원소가 B에 있는지 확인해봅시다. 20 -> B의 두번째 자리 40 -> B의 네번째 자리 100 -> B에 없음 위와 같은 연산을 하는 함수가 있습니다. match 함수입니다. 사용해봅시다. > A=c(20,40,100) > B=c(10,20,30,40,50,60) > match(A,B) [1] 2 4 NA
2020. 12. 20.
[R 코딩] 원소를 역순으로 배열하는 함수 (rev)
rev 함수는 벡터 원소의 순서를 역순으로 만들어줍니다. > v=c(1,2,3,4,5,6) > rev(v) [1] 6 5 4 3 2 1 행렬에도 적용가능한데, 행렬을 정의하는데 이용한 벡터를 역순으로 나열하고 벡터를 출력합니다. > m=matrix(1:6,2) > m [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > rev(m) [1] 6 5 4 3 2 1
2020. 12. 15.