如何在R语言中将数据框转换为矩阵并与它的转置相乘？

嘿，这事儿不难！我给你分R和Python两种最常用的场景来演示，一步步搞定把数据框转成矩阵/数组，再和它的转置做乘法的需求：

• 首先假设你有一个全是定量变量的数据框df，比如：

  df <- data.frame(a = c(1,2,3), b = c(4,5,6), c = c(7,8,9))
  

• 把数据框转成矩阵：直接用as.matrix()就行，因为都是数值列，转换毫无压力：

  mat <- as.matrix(df)
  

• 计算矩阵与转置的乘积：用R里专门的矩阵乘法运算符%*%（别用普通的*，那是逐元素相乘，不是矩阵乘法）：

  # 原矩阵 × 转置矩阵，得到n×n的结果（n是数据框的行数）
  result <- mat %*% t(mat)
  
  # 如果需要转置矩阵 × 原矩阵，得到p×p的结果（p是数据框的列数），就这么写：
  # result <- t(mat) %*% mat
  

这里用pandas处理数据框，numpy做矩阵运算，是最常用的组合：

• 先构造一个示例数据框df：

  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6], 'c': [7,8,9]})
  

• 把数据框转成numpy数组（等价于矩阵）：推荐用.to_numpy()方法，比旧版的.values更规范：

  import numpy as np
  arr = df.to_numpy()
  

• 计算转置相乘：用@运算符或者np.dot()都可以，效果一样：

  # 原数组 × 转置数组
  result = arr @ arr.T
  
  # 或者用np.dot()
  result = np.dot(arr, arr.T)
  
  # 转置数组 × 原数组的写法：
  # result = arr.T @ arr
  

• 务必确保你的数据框里全是数值型变量！如果有字符、因子这类非数值列，转换矩阵的时候会报错，记得先把这些列删掉或者转换成数值哦。
• 矩阵乘法有维度要求：原矩阵是n行p列，转置后是p行n列，所以原×转置得到n×n的矩阵，转置×原得到p×p的矩阵，根据你的需求选就行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Walid Sharabati