Summary  
This chapter explains how to transpose a matrix by swapping its rows and columns using a built-in function.

General domain of usage  
Machine learning

Good! Matrices are widely used in math, starting with different geometrical transformations, and ending with neural networks (yes, matrices are commonly used in AI).

What if we have a matrix and want to 'rotate' it? (or vice versa)?

In math, this operation is called transposing. It swaps columns with rows. In R this operation is implemented under `t()` function. This function receives the matrix you want to transpose as the parameter. For example,

# Initial matrix
m <- matrix(1:6, nrow = 2)
m # Output initial matrix

# Output transposed matrix
t(m)

As you can see, the initial matrix was 2x3 (2 rows and 3 columns), and the transposed is 3x2.

R ist eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Datenanalysten und Datenwissenschaftlern. R hat eine große Community, die Ihnen bei jedem Problem helfen wird. Außerdem verfügt R über zahlreiche verschiedene Pakete, die zur Lösung verschiedener Probleme entwickelt wurden. Die Sprache kann leicht auf Statistik- und Datenanalyseprobleme angewendet werden. Im ersten Teil werden Sie in die Grundlagen von R eingeführt und mit einzelnen 1-D-Werten verschiedener Typen arbeiten.

Im ersten Abschnitt tauchen Sie in die grundlegenden Elemente von R ein, wie das Generieren von Ausgaben und das Ausführen elementarer Operationen. Dieser Abschnitt endet mit einer Erkundung der Theorie hinter Variablen.

Sie werden mit der Vektorklasse in R vertraut, die auch einzelne Werte verarbeitet. Hier tauchen Sie in die primären Datentypen für einzelne Werte ein und lernen, wie Sie mehrere Werte desselben Typs gleichzeitig verwalten können.

Faktoren, auch bekannt als kategoriale Variablen, sind in der realen Welt weit verbreitet. Beispiele sind Blutgruppen, Währungen, Nationalitäten und Marken. Im Gegensatz zu numerischen Variablen haben Faktoren eine begrenzte Anzahl möglicher Werte.

Understand how to represent and work with structured two-dimensional data. Build confidence in transforming, labeling, and applying operations to matrices for analytical tasks.

Master the most widely used data structure in R for tabular information. Learn to organize, transform, and extract insights from datasets to support data-driven decisions.

Learn how lists extend beyond vectors by storing elements of different types and lengths. Develop the ability to create, access, and modify lists for organizing complex data structures.

Transposing

Lösung

Awesome!

Transposing

Lösung

Awesome!