[ R ] Matrix & Array 자료 구조

Matrix 자료 구조

• 행렬(Matrix) 자료구조
• 2차원
• 동일한 타입의 데이터만 저장 가능 행렬 생성 함수: matrix(), rbind(), cbind() 행렬
• 자료 처리 함수: apply()

 

(1) 벡터   행렬   객체   생성

 

 

ex )  행렬 객체 생성

m <- matrix(c(1:5)) m #       [,1] # [1,]    1 # [2,]    2 # [3,]    3 # [4,]    4 # [5,]    5

 

 

ex ) 열 우선으로 행렬 객체 생성

• nrow = 2  > 행의 수 : 2

m <- matrix(c(1:10), nrow = 2) m #       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] # [1,]    1    3    5    7    9 # [2,]    2    4    6    8   10

 

 

ex ) 행과 열의 수가 불일치

m <- matrix(c(1:11), nrow = 2) # Warning message: #   In matrix(c(1:11), nrow = 2) : #   data length [11] is not a sub-multiple or multiple of the number of rows [2] m #       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] # [1,]    1    3    5    7    9   11 # [2,]    2    4    6    8   10    1

matrix 생성 시 행과 열의 수가 불일치 --> 경고 --> 모자라는 데이터는 첫번째 데이터로부터 재사용

 

 

 

ex ) 행 우선으로 행렬 객체 생성

• byrow = T: 행 우선으로 배열

m <- matrix(c(1:10), nrow = 2, byrow = T) m #      [,1]  [,2]  [,3] [,4] [,5] # [1,]    1    2    3    4    5 # [2,]    6    7    8    9   10

 

 

(2) 행   또는   열   묶음으로    행렬   생성 

• rbind()함수 : 행 묶음
• cbind()함수 : 열 묶음

ex ) 행 묶음

x1 <- c(m, 40, 50:52) x2 <- c(30, 5, 6:8) mr <- rbind(x1, x2) mr #    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] # x1    1    6    2    7    3    8    4    9    5    10    40    50    51    52 # x2   30    5    6    7    8   30    5    6    7     8    30     5     6     7

 

 

 

 

ex ) 열 묶음

mc <- cbind(x1, x2) mc #      x1 x2 # [1,]  1 30 # [2,]  6  5 # [3,]  2  6 # [4,]  7  7 # [5,]  3  8 # [6,]  8 30 # [7,]  4  5 # [8,]  9  6 # [9,]  5  7 # [10,] 10  8 # [11,] 40 30 # [12,] 50  5 # [13,] 51  6 # [14,] 52  7

 

 

 

 

 

(3) matrix()함수   이용   행렬    생성 

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

ex ) 2행으로 행렬 생성

m3 <- matrix(10:19, 2) m4 <- matrix(10:20, 2) # Warning message: #   In matrix(10:20, 2) : #   data length [11] is not a sub-multiple or multiple of the number of rows [2] m3   #        [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5] # [1,]   10   12   14   16   18 # [2,]   11   13   15   17   19 mode(m3); class(m3)   # [1] "numeric" # [1] "matrix" "array"

 

 

 

 

ex ) index이용 행렬에 접근

• 변수명[행 index, 열 index] 
• 특정 행 접근: 변수명[행 index,] 
• 특정 열 접근: 변수명[,열 indx]

m3[1, ] # [1] 10 12 14 16 18 m3[ , 5] # [1] 18 19 m3[2, 3] # [1] 15 m3[1, c(2:5)] # [1] 12 14 16 18

 

 

 

ex ) 3행 3열 행렬 생성

x <- matrix(c(1:9), nrow = 3, ncol = 3) x #      [,1] [,2] [,3] # [1,]    1    4    7 # [2,]    2    5    8 # [3,]    3    6    9

cf) 행 우선으로 배열 생성 시 byrow = T 속성 추가

 

 

(4)행렬   객체   자료   처리    함수

ex ) 자료의 개수

length(x) # [1] 9 ncol(x) # [1] 3

• length()함수: 행렬의 전체 원소 개수
• ncol()함수: 열의 수
• nrow()함수: 행의 수

 

ex ) apply()함수

• 형식: apply(X, MARGIN, FUN, ...) 
• where X: 행렬
• MARGIN: 1(행 단위) or 2(열 단위)
• FUN: 행렬에 적용할 함수(function)

apply(x, 1, max) # [1] 7 8 9 apply(x, 1, min) # [1] 1 2 3 apply(x, 2, mean) # [1] 2 5 8

행별(서로 같은 행끼리) max값

 

행별(서로 같은 행끼리) min값

 

열별(서로 같은 열끼리) mean값

 

 

ex ) 사용자 정의 함수 적용

function(x) { }

전치행렬: 행렬의 행과 열의 구조가 서로 바뀐 행렬

 

 

ex ) 사용자 정의 함수 적용하기

# x #      [,1] [,2] [,3] # [1,]    1    4    7 # [2,]    2    5    8 # [3,]    3    6    9 f <- function(x) {  x * c(1, 2, 3)  }        # 1행에 1을 곱하고 2행에 2를 곱하고 3행에 3을 곱함 f(x)                                                     # 사용자 정의 적용보기 #      [,1]  [,2]  [,3] # [1,]    1    4    7 # [2,]    4   10   16 # [3,]    9   18   27

 

 

ex ) 행 우선 순서로 사용자 정의 함수 적용

result <- apply(x, 1, f) result #      [,1]  [,2]  [,3] # [1,]    1    2    3 # [2,]    8   10   12 # [3,]   21   24   27

처음 x정의 할때  " x <- matrix(c(1:9), nrow = 3, ncol = 3) " 로 정의 하였으므로 열 단위로 우선 배열 한다.

apply()함수 형식에 의하여 apply(X, MARGIN, FUN, ...)   " apply(x, 1, f) " 에서 1은 행단위로 연산한다.

결과값은 열단위로 배열하되 연산은 행단위로 연산된 결과값을 얻게된다.

 

 

ex ) 열 우선 순서로 사용자 정의 함수 적용

result <- apply(x, 2, f) result #      [,1]  [,2]  [,3] # [1,]    1    4    7 # [2,]    4   10   16 # [3,]    9   18   27

처음 x정의 할때  " x <- matrix(c(1:9), nrow = 3, ncol = 3) " 로 정의 하였으므로 열 단위로 우선 배열 한다.

apply()함수 형식에 의하여 apply(X, MARGIN, FUN, ...)   " apply(x, 2, f) " 에서 2는 열단위로 연산한다.

결과값은 열단위로 배열하고 연산도 열단위로 연산된 결과값을 얻게된다.

 

 

ex ) 행렬에 컬럼명 지정

• colnames()함수

colnames(x) <- c("one", "two", "three") x #      one two three # [1,]   1   4     7 # [2,]   2   5     8 # [3,]   3   6     9

 

 

 

 

Array자료 구조

• 3차원 배열 형태
• 배열 생성 함수: array()

 

ex )  배열 객체 생성

vec <- c(1:12) arr <- array(vec, c(3, 2, 2)) arr # , , 1 #  # [,1] [,2] # [1,]    1    4 # [2,]    2    5 # [3,]    3    6 #  # , , 2 #  # [,1] [,2] # [1,]    7   10 # [2,]    8   11 # [3,]    9   12

 

 

ex )  배열 객체의 자료 조회

arr[ , , 1] #      [,1] [,2] # [1,]    1    4 # [2,]    2    5 # [3,]    3    6 arr[ , , 2] #      [,1] [,2] # [1,]    7   10 # [2,]    8   11 # [3,]    9   12 mode(arr); class(arr) # [1] "numeric" # [1] "array"

 

 

ex ) 데이터 셋 가져오기

install.packages("RSADBE") library(RSADBE) data("Bug_Metrics_Software")

 

 

ex ) 데이터 셋 구조

str(Bug_Metrics_Software) # 'xtabs' num [1:5, 1:5, 1:2] 11605 5803 325 1714 14577 ... # - attr(*, "dimnames")=List of 3 # ..$ Software: chr [1:5] "JDT" "PDE" "Equinox" "Lucene" ... # ..$ Bugs    : chr [1:5] "Bugs" "NT.Bugs" "Major" "Critical" ... # ..$ BA_Ind  : chr [1:2] "Before" "After" # - attr(*, "call")= language xtabs(formula = T.freq ~ Software + Bugs + BA_Ind, data = T.Table)

 

 

 

 

ex ) 데이터 셋 자료 보기

Bug_Metrics_Software # , , BA_Ind = Before #  # Bugs # Software   Bugs NT.Bugs Major Critical H.Priority # JDT     11605   10119  1135      432        459 # PDE      5803    4191   362      100         96 # Equinox   325    1393   156       71         14 # Lucene   1714    1714     0        0          0 # Mylyn   14577    6806   592      235       8804 #  # , , BA_Ind = After #  # Bugs # Software   Bugs NT.Bugs Major Critical H.Priority # JDT       374      17    35       10          3 # PDE       341      14    57        6          0 # Equinox   244       3     4        1          0 # Lucene     97       0     0        0          0 # Mylyn     340     187    18        3         36