R語言實現導出矩陣

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程序實在是調不出來瞭，我決定破釜沉舟，直接把所有表格都打印出來，看看數據到底哪兒有問題。

然後就開始瞭鬧心的矩陣導出。。。

首先，百度瞭一下，數據導出的代碼為：

write.table (x, file ="", sep ="", row.names =TRUE, col.names =TRUE, quote =TRUE)

其中：

x：需要導出的數據

file：導出的文件路徑

sep：分隔符，默認為空格（” “），也就是以空格為分割列

row.names：是否導出行序號，默認為TRUE，也就是導出行序號

col.names：是否導出列名，默認為TRUE，也就是導出列名

quote：字符串是否使用引號表示，默認為TRUE，也就是使用引號表示

按照這個程序，導出我的大矩陣A：

使用代碼為：

`A<-data.frame(A)
write.table (A, file ="E:\\R\\A.xls", sep ="", row.names =TRUE, col.names =TRUE, quote =TRUE)

結果為：

A

沒法兒看。。。

更改最後的quote=FALSE也不行。

偶然看到有人將數據框轉換成csv格式，嘗試一下：

A<-data.frame(A)
write.table (A, file ="E:\\R\\A.csv", sep ="", row.names =TRUE, col.names =TRUE, quote =TRUE)

結果與之前相同。。。。

陷入崩潰。。。

心態持續崩壞中。。。

手欠改瞭一下代碼：

A<-data.frame(A)
write.csv (A, file ="E:\\R\\A.csv", sep ="", row.names =TRUE, col.names =TRUE, quote =TRUE)

提示後面的sep等不可以設置。

再次更改：

A<-data.frame(A)
write.csv (A, file ="E:\\R\\A.csv")

結果為：

成瞭。

補充：R語言-matrix生成矩陣

主要介紹一下利用matrix函數和rep生成矩陣

在R語言中可以使用matrix()函數來創建矩陣，其語法格式如下：

matrix(data=NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL)

參數含義如下：

data：矩陣的元素，默認為NA，即未給出元素值的話，各項為NA

nrow：矩陣的行數，默認為1；

ncol：矩陣的列數，默認為1；

byrow：元素是否按行填充，默認按列；

dimnames：以字符型向量表示的行名及列名。

rep函數是R語言中重復操作的函數

rep(x,times,each,length.out)

x：代表的是你要進行復制的對象，可以是一個向量或者是一個因子。

times：代表的是復制的次數，隻能為正數。負數以及NA值都會為錯誤值。復制是指的是對整個向量進行復制。

each：代表的是對向量中的每個元素進行復制的次數。

length.out：代表的是最終輸出向量的長度。

下面我們利用這兩個函數生成特定的矩陣

> matrix(rep(1:4,times = 2),nrow = 4 , ncol = 2 ,byrow =T)
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    3    4
[3,]    1    2
[4,]    3    4
> matrix(rep(1:4,times = 2),nrow = 4 , ncol = 2 ,byrow =F)
     [,1] [,2]
[1,]    1    1
[2,]    2    2
[3,]    3    3
[4,]    4    4

從上面兩個執行結果，可以看出，rep生成的是一行向量，matrix把一行的向量按照byrow蠶食指定的填充方向填充

下面我們生成一個4×4的矩陣，要求矩陣的每個位置上的元素等於1/(i+j-1),體會rep兩個參數的含義

> I <- matrix(rep(1:4,times = 4),nrow = 4 , byrow = F)
> J <- matrix(rep(1:4,each = 4),nrow = 4 , byrow = T)#實際上J是I的轉置
> A <- 1/(I+J-1)
> A
          [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
[1,] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
[2,] 0.3333333 0.3333333 0.3333333 0.3333333
[3,] 0.2000000 0.2000000 0.2000000 0.2000000
[4,] 0.1428571 0.1428571 0.1428571 0.1428571

以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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