3-6向量化操作

向量化操作（vectorized operation）：可以作用于向量、矩阵等结构，使得代码简洁、易于阅读、效率高。

例：x<-1:5

       y<-6:10

       x+y

       x*y

       x/y

x<-matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)

y<-matrix(rep(2,4),nrow=2,ncol=2)(把第1个参数重复第2个参数指定的次数)

x*y

x/y

x%*%y(矩阵乘以矩阵)

向量化操作

1. 向量可以进行加减乘除等运算

2. 矩阵的运算 x %*% y  #表示x矩阵与y矩阵相乘 

    rep(x,n)   #表示将x重复n次

向量化操作

rep（i,n）---把I重复n次

x%*%y-------得到的才是真正的矩阵乘法

向量化操作

x，y为矩阵

x*y表示矩阵内对应的元素相乘

x%*%y表示矩阵相乘

x+y向量化操作（对应元素直接相加减）

rep函数是把第一个参数重复第二个参数的次数

rep函数中的两个变量（a,b)含义:把a重复b次

建立两个矩阵（x,y），进行运算（对应元素）

真正的矩阵乘法：x%*%y

向量化操作：输入两个向量（x,y)，并对其进行运算（对应元素）

rep(a,b)代表把a元素重复b次；

向量化操作+ - * / 表示对应元素进行相关操作；

而要进行矩阵乘法则要用 %*%

x<- 1:5

y<- 6:10

x+y

x*y

x/y  #得到五个元素

x<- matrix(1:4,nrow=2, ncol=2)

y<-matrix(rep(2,4),nrow=2,ncol=2)  #rep把2重复4次

x*y   #矩阵元素相乘

x%*%y  #真正的矩阵乘法

#向量化操作

#可作用于矩阵及向量
x<-1:5
y<-6:10
x+y#两个向量对应元素相加
x*y#两个向量对应元素相乘
x/y#两个向量对应元素相除
x<-matrix(1:4,2,2)
y<-matrix(rep(2,4),2,2)#rep()函数是值将第一个元素重复第二个元素次数，将2重复4次
x+y#矩阵对应元素相加
x*y#矩阵对应元素相乘
x/y#矩阵对应元素相除
#真正的矩阵乘法
x%*%y#矩阵相乘

#vectorized

y<-matrix(rep(2,4),nrow=2,ncol=2)  #rep函数作用是把第一个参数重复四次。

x %*%y   #得到两个向量相乘

向量化操作：可以作用于向量、矩阵等结构，使得代码简介、易于阅读、效率高。 

向量、矩阵之间的加减乘除是依次对应的元素之间做加减乘除。 

矩阵之间进行矩阵乘法：矩阵1 %*% 矩阵2 

 rep(num1,num2) #num1重复num2次

向量化操作可以把数据组中的向量一一对应的操作