Indexering en subsetselectie van matrices
Open rijen, kolommen en elementen met de notatie [row, col].
Indexering en subsetselectie van matrices is een gratis R Academy-les op CoddyKit. Dit is les 2 van 4. Je kunt 3 lessen uit dit leerpad gratis volledig lezen — daarna ontgrendelt CoddyKit PRO alle lessen, plus praktische oefeningen met een ingebouwde code-editor en een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is. Deze les maakt deel uit van het leertraject R Academy. Je voortgang wordt gesynchroniseerd op het web en in de CoddyKit-app. De cursus R Academy bevat in totaal 4 lessen.
Basisprincipes van matrixindexering
Gebruik de notatie m[row, col] om elementen in een matrix te benaderen. Rij- en kolomindexen beginnen in R bij 1. De komma is verplicht — als je die weglaat, wordt de matrix behandeld als een platte vector.
m <- matrix(1:12, nrow = 3, ncol = 4)
cat('Full matrix:
')
print(m)
# Element at row 2, column 3
cat('m[2, 3] =', m[2, 3], '
')
# Element at row 1, column 4
cat('m[1, 4] =', m[1, 4], '
')Een volledige rij ophalen
Laat de kolomindex leeg om een volledige rij op te halen. Het resultaat is een vector (de matrixdimensie vervalt). De komma moet nog steeds aanwezig zijn.
scores <- matrix(c(88,92,75,81, 79,85,90,73, 95,78,82,88),
nrow = 3, byrow = TRUE)
rownames(scores) <- c('Alice', 'Bob', 'Carol')
colnames(scores) <- c('Math', 'Sci', 'Eng', 'Hist')
print(scores)
# Extract Alice's row
alice_scores <- scores[1, ]
cat('Alice:', alice_scores, '
')
cat('Alice mean:', mean(alice_scores), '
')Een volledige kolom ophalen
Laat de rijindex leeg om een volledige kolom op te halen. Net als bij het ophalen van een rij is het resultaat een vector. De komma tussen de rij- en kolomposities moet nog steeds aanwezig zijn.
scores <- matrix(c(88,92,75,81, 79,85,90,73, 95,78,82,88),
nrow = 3, byrow = TRUE)
rownames(scores) <- c('Alice', 'Bob', 'Carol')
colnames(scores) <- c('Math', 'Sci', 'Eng', 'Hist')
# Extract the Math column
math_scores <- scores[, 1]
cat('Math scores:', math_scores, '
')
cat('Math mean: ', mean(math_scores), '
')
cat('Math max: ', max(math_scores), '
')Meerdere rijen en kolommen selecteren
Gebruik een vector met indexen om meerdere rijen of kolommen tegelijk op te halen. Het resultaat is een submatrix (nog steeds een matrix, geen vector), waarbij de tweedimensionale structuur behouden blijft.
m <- matrix(1:16, nrow = 4, ncol = 4)
cat('Original 4x4:
')
print(m)
# Extract rows 1,3 and columns 2,4
sub_m <- m[c(1, 3), c(2, 4)]
cat('Submatrix rows 1,3 cols 2,4:
')
print(sub_m)
cat('Class:', class(sub_m), '
')Op rij- of kolomnaam benaderen
Als een matrix rij- en kolomnamen heeft, kun je op naam indexeren in plaats van op positie. Dit is leesbaarder en beter bestand tegen het opnieuw ordenen van rijen of kolommen.
scores <- matrix(c(88,92,75,81, 79,85,90,73, 95,78,82,88),
nrow = 3, byrow = TRUE,
dimnames = list(
c('Alice', 'Bob', 'Carol'),
c('Math', 'Sci', 'Eng', 'Hist')
))
# Access by name
cat('Bob Science:', scores['Bob', 'Sci'], '
')
cat('Carol row:
')
print(scores['Carol', ])
cat('English column:
')
print(scores[, 'Eng'])Logische indexering van matrices
Je kunt een logische vector (of logische matrix) gebruiken om elementen te selecteren. Wanneer een logische vector in één dimensie wordt gebruikt, selecteert die de rijen of kolommen waarvoor de waarde TRUE is.
scores <- matrix(c(88,92,75,81, 79,85,90,73, 95,78,82,88),
nrow = 3, byrow = TRUE)
rownames(scores) <- c('Alice', 'Bob', 'Carol')
# Select students with mean score >= 85
row_means <- rowMeans(scores)
high_achievers <- scores[row_means >= 85, ]
cat('High achievers (mean >= 85):
')
print(high_achievers)Negatieve indexering — rijen/kolommen uitsluiten
Voeg - toe aan het begin van een index om die rij of kolom uit te sluiten. Dit is een overzichtelijke manier om specifieke rijen of kolommen te verwijderen zonder alle andere rijen of kolommen op te sommen die je wilt behouden.
m <- matrix(1:12, nrow = 3, ncol = 4, byrow = TRUE)
cat('Original:
')
print(m)
# Drop row 2
cat('Without row 2:
')
print(m[-2, ])
# Drop columns 1 and 3
cat('Without cols 1 and 3:
')
print(m[, c(-1, -3)])Eén element met drop = FALSE
Standaard vervalt de dimensie wanneer je één rij of kolom ophaalt (er wordt een vector geretourneerd). Gebruik drop = FALSE om het resultaat als matrix te behouden (met behoud van de rij- en kolomstructuur).
m <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)
# Default: drops to vector
row1_vector <- m[1, ]
cat('m[1,] class:', class(row1_vector), '
') # numeric (vector)
# drop = FALSE: keeps as 1-row matrix
row1_matrix <- m[1, , drop = FALSE]
cat('m[1,,drop=FALSE] class:', class(row1_matrix), '
')
cat('Dimensions:', dim(row1_matrix), '
')Waarden vervangen met een index
Je kunt specifieke elementen wijzigen door indexering te combineren met toewijzing. Dit werkt voor afzonderlijke elementen, volledige rijen, volledige kolommen of submatrices.
m <- matrix(0, nrow = 4, ncol = 4)
cat('Zero matrix:
')
print(m)
# Set diagonal to 5
for (i in 1:4) m[i, i] <- 5
cat('After setting diagonal:
')
print(m)
# Replace entire row 2
m[2, ] <- c(1, 2, 3, 4)
cat('After replacing row 2:
')
print(m)Lineaire (platte) indexering
Intern wordt een matrix opgeslagen als een platte vector (kolom voor kolom). Je kunt elementen met één gehele index in deze platte volgorde benaderen. Dit is soms handig voor bewerkingen op grote hoeveelheden gegevens.
m <- matrix(c(10,20,30,40,50,60), nrow = 2, ncol = 3)
cat('Matrix:
')
print(m)
# Flat indices: column by column
cat('m[1] =', m[1], '(row 1, col 1)
')
cat('m[3] =', m[3], '(row 1, col 2)
')
cat('m[5] =', m[5], '(row 1, col 3)
')
# Replace flat index 4
m[4] <- 99
print(m)Samenvatting van indexering
Snelle referentie voor matrixindexering in R:
m[r, c]— één element op rij r, kolom cm[r, ]— volledige rij rm[, c]— volledige kolom cm[c(r1,r2), c(c1,c2)]— submatrixm['name', 'name']— benaderen op dimnamem[-r, ]— rij r uitsluitenm[logical_vec, ]— rijen logisch selecterenm[r, , drop=FALSE]— als matrix behouden
m <- matrix(c(5,10,15,20,25,30), nrow = 2, ncol = 3)
cat('m[1,2] =', m[1,2], '
')
cat('m[2,] =', m[2,], '
')
cat('m[,3] =', m[,3], '
')
cat('m[-1,] :
'); print(m[-1, ])Korte controle
Wat retourneert m[-2, ] voor een matrix m met 3 rijen?
Samenvatting: matrixindexering
Goed gedaan! Dit zijn de belangrijkste punten uit deze les:
m[r, c]gebruikt eerst de rij en daarna de kolom — beide posities worden door een komma gescheiden- Laat één kant leeg (
m[r, ]ofm[, c]) om volledige rijen of kolommen op te halen - Negatieve indexen sluiten rijen of kolommen uit
- Logische vectoren kunnen rijen of kolommen filteren
- Met benoemde dimensies kun je voor de leesbaarheid op naam indexeren
drop = FALSEvoorkomt dimensieverlies bij het ophalen van afzonderlijke rijen of kolommen
# Practical: find best student per subject
scores <- matrix(c(88,92,75,81, 79,85,90,73, 95,78,82,88),
nrow = 3, byrow = TRUE)
rownames(scores) <- c('Alice', 'Bob', 'Carol')
colnames(scores) <- c('Math', 'Sci', 'Eng', 'Hist')
for (subj in colnames(scores)) {
best <- rownames(scores)[which.max(scores[, subj])]
cat('Best in', subj, ':', best, '
')
}
Leer R met een AI-tutor — gratis
Schrijf echte code en voer die uit in je browser, krijg direct hulp van een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is en ga verder waar je gebleven bent op het web of in de app.
- Cursussen
- 43
- Lessen
- 159
Veelgestelde vragen
Is de les “Indexering en subsetselectie van matrices” gratis?
Ja — je kunt hier op het web alle 3 lessen van het leerpad R Academy, waaronder “Indexering en subsetselectie van matrices”, gratis volledig lezen. Daarna ontgrendelt CoddyKit PRO alle lessen, plus interactieve oefeningen met een ingebouwde code-editor en een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is. De cursus R Academy bevat in totaal 4 lessen.
Wat leer ik in “Indexering en subsetselectie van matrices”?
Open rijen, kolommen en elementen met de notatie [row, col]. Je oefent met R Academy door code rechtstreeks in de browser uit te voeren. Een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is beantwoordt je vragen terwijl je de les doorwerkt.
Heb ik ervaring nodig om met R Academy te beginnen?
Ervaring vooraf is niet nodig. R Academy op CoddyKit is opgebouwd voor beginners tot gevorderden, zodat je hier of bij het begin kunt starten en in je eigen tempo kunt leren. Dit is les 2 van 4.
Hoe lang duurt de les “Indexering en subsetselectie van matrices”?
De meeste lessen van CoddyKit duren ongeveer 5–10 minuten. Elke les is kort en interactief, zodat je gestaag vooruitgaat en op het web en in de app precies verdergaat waar je was gebleven.
Kan ik code schrijven en uitvoeren in deze les over R Academy?
Ja. Elke les over R Academy bevat een ingebouwde code-editor, zodat je rechtstreeks in je browser echte code kunt schrijven en uitvoeren en direct feedback van AI krijgt — lokale installatie is niet nodig.
Alle lessen in deze cursus
- Matrices maken met matrix()
- Indexering en subsetselectie van matrices
- Rekenkundige bewerkingen op matrices
- Matrices transponeren en hervormen