Каква е разликата между матрица и рамка от данни?


Отговор 1:

Както рамките за данни, така и матриците са двумерни структури от данни. По принцип рамките за данни могат да съдържат няколко типа данни (числови, символни, факторни и т.н.), докато матриците могат да съдържат само един тип данни.

Тук съществува и друг въпрос: Каква е разликата между матрица и рамка от данни в R ?. В отговорите обаче има някои грешки. Окончателен източник на истината е наличен в R документацията, достъпен като напишете? Матрица в конзолата си или отидете на R: Матрици.

В R, рамките от данни обикновено се поддават на матрична форма. Можете да направите това, като се обадите на as.matrix във вашата рамка от данни; това ще създаде матрица чрез прехвърляне на всички елементи във вашия рамка от данни към общ тип данни. Ето възпроизводим пример, който можете да стартирате във всяка R конзола:

> глава (warpbreaks) нарушава напрежението на вълната 1 26 AL 2 30 AL 3 54 AL 4 25 AL 5 70 AL 6 52 AL> as.matrix (глава (warpbreaks)) нарушава напрежението на вълната 1 "26" "A" "L" 2 "30" "A" "L" 3 "54" "A" "L" 4 "25" "A" "L" 5 "70" "A" "L" 6 "52" "A" "L"

Също така, колоните в матрица всъщност не трябва да имат същия брой записи. Може да причини неочаквани ефекти, ако не знаете какво правите, но технически е добре.

> матрица (1: 5, nrow = 2) [, 1] [, 2] [, 3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 1 Предупредително съобщение: В матрица (1: 5, nrow = 2 ): дължината на данните [5] не е подмножествена или кратна на броя на редовете [2]

Съществуват и статистически процеси, които са възможни само с матрици, т.е. матрична математика. Много методи изискват числови данни в матричен формат, така че често се налага да преобразуваме нечислени данни в матрица на модела. Имам още един отговор за това как да направите тази трансформация: Как да създадете дизайнерска матрица в R ?. Много „съвременни“ методи в R правят това преобразуване автоматично, например линейна регресия работи добре с рамки от данни. На други езици обаче това невинаги е вярно - спомням си, че Matlab беше особено жилав по отношение на изискването на матрици на модела.