안녕하세요! 오늘도 어제에 이어 R프로그램으로 숫자로 구성된 행렬 데이터 선언 및 행렬 데이터 연산에 대해 알아보겠습니다. 지난 번 행렬 데이터를 선언하고 선언된 행렬 데이터를 몇 가지 연산 방법으로 연산해 보았습니다. 행렬 데이터인데 일반 벡터 데이터처럼 연산할 수 있는 걸 봤어요. 오늘도 계속해서 행렬 데이터 연산에서 연산의 범위를 확인해 보면 좋겠습니다.◆ 숫자로 구성된 행렬 데이터 연산지난 번에는 matrix를 통해 행렬 데이터만 선언했습니다.오늘은 matrix 함수를 통해 행렬 데이터 선언과 함께 행명과 열명을 설정해봤습니다.matrix 함수의 내부 인수를 사용한 ‘dimnames=list(c(“R1”, “R2”, “R3”), c(“C1”, “C2”, “C3”, “C4”))라는 구문을 통해 행명을 ‘R1, R2, R3’로, 열명을 ‘C1, C2’로 설정하였습니다. 나머지는 어제 이미 한 내용이니 아시죠? 1부터 12까지의 연속수를 3줄 구성하여 행렬 데이터를 만들어 x에 할당하는 것이라는 사실을…x값을 확인하면 우리가 원하는 대로 데이터가 구성되었음을 확인할 수 있습니다.’x[7]’을 입력합니다. 해당 내용은 당연히 x값 중 7번째 값을 반환하라는 명령입니다.공교롭게도 ‘7’이 반납되었습니다.’x[1,]’를 입력합니다. 해당 명령은 행령 데이터인 x의 첫 번째 행 값을 반환하라는 명령입니다.우리가 x 값을 확인하고 알고 있듯이 첫 번째 줄의 4개 데이터를 반환했습니다.”x[, 2:4]”를 입력했습니다. 해당 명령은 무엇일까요?열을 기준으로 하는 것이 아니라 행을 기준으로 2행에서 4행까지의 데이터를 반환하도록 명령합니다.결과값도 한 줄을 제외한 두 줄에서 네 줄 값까지 반환했습니다.’x[, -2]’ 명령어를 입력했습니다. 이 명령어는 뭘까요? ‘-2’라는 숫자가 문제인데 편하게 2를 빼라고 생각하시면 됩니다.하나, 둘, 셋, 넷에서 둘을 빼면 하나, 셋, 넷 줄을 돌려주라는 명령어입니다.결과값을 보면 정확하게 반환되었음을 알 수 있습니다.’parData1 <-x[1,]’를 입력했습니다. 이 명령은 행령 데이터 부분의 데이터를 다른 변수에 할당하는 명령입니다. 결국 행렬 데이터를 다양하게 활용할 수 있습니다.’parData2 <-x[3,]’를 입력하여 parData2 에 x 의 행렬 데이터 값을 일부 할당합니다.「par Data<-rbind(par Data1, par Data2)」를 입력하고, par Data를 행렬 데이터로서 할당합니다.이와 같이 다양한 방법으로 행렬 데이터를 만들 수 있다면 행렬 데이터의 행이나 행을 이용하여 별도의 벡터 데이터를 만들 수 있거나 행렬 데이터를 만들 수 있습니다.이전에 사용하던 행렬 데이터 x를 다시 확인합니다.행렬 데이터 x를 활용하는 예로 mean 함수를 사용해 보았습니다. mean은 평균을 구하는 함수입니다. x의 2열 데이터의 평균을 구하는 명령입니다. ‘6.5’가 반환되었습니다.”apply(x, 1, sum)”를 통해 x의 열의 합을 구하고 반환합니다. apply를 통해 열의 합이나 행의 합을 구하여 반환할 수 있습니다.”apply(x, 1, mean)”를 입력했습니다. apply 함수에서 mean을 요청하고 x의 데이터에서 열의 합을 구해 반환했습니다. 이렇게 apply를 이용하여 x의 데이터에서 열과 행의 다양한 연산값을 돌려받을 수 있습니다.’apply(x, 2, sum)’를 입력하고 행의 합을 구해서 반환되었습니다.apply 함수를 이용하여 합을 구할 수 있었지만, “color Sums(x)”와 같이 col Sums 함수를 통해 행의 합을 구할 수 있습니다.’rowSumms(x)’를 입력하여 x열의 합을 구했습니다.이렇게 행렬 데이터 x의 열별 또는 행별 합산이나 평균 등과 같이 연산이 가능하거나 특정 행만 연산이 가능한 것을 보았습니다. 그 데이터를 다른 데이터에 할당할 수 있었습니다.오늘 R프로그램 행렬 데이터 선언 및 연산을 여기까지입니다.오늘도 즐겁고 행복한 하루 되세요.감사합니다。
