R语言-数组到矩阵的转换
R语言-数组到矩阵的转换1、问题:有一个很大的三维数组,需要转换为一个矩阵,是否能在R中用循环语句或者其他方式实现?三维数组(3,2,...
R语言-数组到矩阵的转换 1、问题:有一个很大的三维数组,需要转换为一个矩阵,是否能在R中用循环语句或者其他方式实现?三维数组(3, 2,
展开
2020-09-29 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
关注
展开全部
R语言-数组到矩阵的转换
1、问题:
有一个很大的三维数组,需要转换为一个矩阵,是否能在R中用循环语句或者其他方式实现?
三维数组(3, 2, 3)类似下面形式:
, , 1
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
, , 2
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
希望转换后的矩阵(6, 3)如下:
1 7 13
4 10 16
2 8 14
5 11 17
3 9 15
6 12 18
2、解答:
基于问题数据的特点,可直接用行组合就可以,避免使用循环计算,在进行大数据处理时可显著提高处理效率。
可以看到最终数据呈横向扩展,而与第3维数据的个数无关。
1、假定有数据:
> a <- array(1:18, dim=c(3,2,3))
> a
, , 1
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
, , 2
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
2、合成后的矩阵为:
>b<- rbind(a[1,,],a[2,,],a[3,,])
一句话搞定。
3、查看结果
> b
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 7 13
[2,] 4 10 16
[3,] 2 8 14
[4,] 5 11 17
[5,] 3 9 15
[6,] 6 12 18
4、使用更多数据测试:
> a <- array(1:24, dim=c(3,2,4))
> a
, , 1
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
, , 2
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
, , 4
[,1] [,2]
[1,] 19 22
[2,] 20 23
[3,] 21 24
> b<-rbind(a[1,,],a[2,,],a[3,,])
> b
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 7 13 19
[2,] 4 10 16 22
[3,] 2 8 14 20
[4,] 5 11 17 23
[5,] 3 9 15 21
[6,] 6 12 18 24
3、另外的方法
1、apply()
apply(x, 3, t)
apply()函数,可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。apply函数的使用格式为:
apply(x, MARGIN, FUN, ...)
其中,x为数据对象,MARGIN是维度的下标,FUN是由你指定的函数,而...则包括了任何想传递给FUN的参数。在矩阵或数据框中,MARGIN=1表示行,MARGIN=2表示列。
2、aperm()
(1)aperm() 函数,Transpose an array by permuting its dimensions and optionally resizingit.
Transpose变换顺序
permute 序列改变,重新排列一个数组
该函数意即改变数组的维度顺序,维度1,2,3按不同顺序进行变换。
(2)array()函数,用法array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL)
array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))
将数组x维度改变(1->2,2->1,3->3)后:
aperm(x, c(2,1,3))
再变换成新的数组:
array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))
注意:
其实这样做有点多余,可直接应用数组变换:
array(x, c(6,3))
结果与上述方法结果一样。
如果是三维数量是4,则公式为:
array(x,c(6,4))
依此类推。
1、问题:
有一个很大的三维数组,需要转换为一个矩阵,是否能在R中用循环语句或者其他方式实现?
三维数组(3, 2, 3)类似下面形式:
, , 1
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
, , 2
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
希望转换后的矩阵(6, 3)如下:
1 7 13
4 10 16
2 8 14
5 11 17
3 9 15
6 12 18
2、解答:
基于问题数据的特点,可直接用行组合就可以,避免使用循环计算,在进行大数据处理时可显著提高处理效率。
可以看到最终数据呈横向扩展,而与第3维数据的个数无关。
1、假定有数据:
> a <- array(1:18, dim=c(3,2,3))
> a
, , 1
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
, , 2
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
2、合成后的矩阵为:
>b<- rbind(a[1,,],a[2,,],a[3,,])
一句话搞定。
3、查看结果
> b
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 7 13
[2,] 4 10 16
[3,] 2 8 14
[4,] 5 11 17
[5,] 3 9 15
[6,] 6 12 18
4、使用更多数据测试:
> a <- array(1:24, dim=c(3,2,4))
> a
, , 1
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
, , 2
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
, , 4
[,1] [,2]
[1,] 19 22
[2,] 20 23
[3,] 21 24
> b<-rbind(a[1,,],a[2,,],a[3,,])
> b
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 7 13 19
[2,] 4 10 16 22
[3,] 2 8 14 20
[4,] 5 11 17 23
[5,] 3 9 15 21
[6,] 6 12 18 24
3、另外的方法
1、apply()
apply(x, 3, t)
apply()函数,可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。apply函数的使用格式为:
apply(x, MARGIN, FUN, ...)
其中,x为数据对象,MARGIN是维度的下标,FUN是由你指定的函数,而...则包括了任何想传递给FUN的参数。在矩阵或数据框中,MARGIN=1表示行,MARGIN=2表示列。
2、aperm()
(1)aperm() 函数,Transpose an array by permuting its dimensions and optionally resizingit.
Transpose变换顺序
permute 序列改变,重新排列一个数组
该函数意即改变数组的维度顺序,维度1,2,3按不同顺序进行变换。
(2)array()函数,用法array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL)
array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))
将数组x维度改变(1->2,2->1,3->3)后:
aperm(x, c(2,1,3))
再变换成新的数组:
array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))
注意:
其实这样做有点多余,可直接应用数组变换:
array(x, c(6,3))
结果与上述方法结果一样。
如果是三维数量是4,则公式为:
array(x,c(6,4))
依此类推。
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询