与Matlab类似，R同样有一个非常强大的矩阵运算方式。R中常用的矩阵运算函数或运算符总结如下，其中A和B是矩阵（matrix），x和b是向量（vector）
| 函数或运算符 | 功能 |
| A * B | 矩阵对应项相乘 |
| A %*% B | 矩阵相乘 |
| A %o% B | 矩阵转置相乘AB’ |
| crossprod(A,B) crossprod(A) |
矩阵转置相乘A’B 和 A’A ，效率更高。 |
| t(A) | 矩阵转置 |
| diag(x) | 使用主对角线中的x创建对角矩阵 |
| diag(A) | 返回包含主对角线元素的向量 |
| diag(k) | k是标量，则创建k×k单位矩阵 |
| solve(A, b) | 求解 公式 b = Ax，得到向量x(即A-1b) |
| solve(A) | A是方阵则返回A的逆矩阵 |
| ginv(A) | A的Moore-Penrose广义逆矩阵，需要加载 MASS包 |
| y<-eigen(A) | y$val 返回 A的特征值 y$vec 返回 A的特征向量 |
| y<-svd(A) | A的矩阵奇异值分解（SVD） y$d 包含A的奇异值的向量 y$u 列中包含 A的左奇异向量的矩阵 y$v列中包含 A的右奇异向量的矩阵 |
| R <- chol(A) | A的Cholesky分解返回上三角矩阵R’R = A |
| y <- qr(A) | A的QR（正交三角）分解 y$qr 分解后的一个正规正交矩阵Q与上三角矩阵 y$rank A的秩 y$qraux 包含Q额外信息的向量 y$pivot 包含主元（pivot）的信息 |
| cbind(A,B,…) | 按列组合矩阵（或向量），返回一个矩阵 |
| rbind(A,B,…) | 按行组合矩阵（或向量），返回一个矩阵 |
| rowMeans(A) | 返回行平均值的向量 |
| rowSums(A) | 返回对行求和的向量 |
| colMeans(A) | 返回列平均值的向量 |
| colSums(A) | 返回对列求和的向量 |
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