矩阵在R语言中被视为一种特殊的向量扩展，它拥有额外的行数和列数属性，这使得处理复杂数据时更为高效。
虽然向量是R的基本数据类型，但面对多样化的数据，矩阵提供了更丰富的表示方式。在R的统计环境中，矩阵概念同样重要，尽管在数据框处理中，矩阵的使用相对有限，可能需要借助Python的numpy和scipy库。
创建矩阵首先通过matrix函数，本质上是将向量转化为矩阵。只需提供一个向量，R会根据指定的行数或列数（两者选一）确定另一维的大小。默认的存储方式是列优先，可通过byrow参数切换为行优先。
R并不局限于创建方阵，可以处理非方阵。如果你习惯列优先，通常不会指定byrow参数。接下来，矩阵索引是核心操作。与向量类似，矩阵索引需要两个位置，尤其是对于多维度数据，如选取特定行列组合。
关于修改矩阵，无论是单个元素还是整行整列，都可通过直接或间接的方式进行。理解矩阵操作后，删除行列的操作也变得简单，与向量操作一致。
本文对矩阵的基础知识进行了概述，包括创建、索引、修改和删除，这些都是运用矩阵处理数据的基础。后续内容将深入探讨矩阵的维度转换、运算和转置等高级主题。
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