R 3d阵列到2d矩阵

Question

让我们假设我有一个3d维数组（x，y，z），并希望将我的数据重组为维度矩阵（x * y，z），如：

my_array <- array(1:600, dim=c(10,5,12))
my_matrix<-data.frame()

for (j in 1:5) {
  for (i in 1:10) {
     my_matrix <- rbind (my_matrix, my_array[i,j,1:12])
 }
}

你能建议一种更快更优雅的方式吗？

谢谢

Answer 1

更改数组的维度：

dim(my_array) <- c(10 * 5 , 12)

Answer 2

我们可以通过调用matrix并指定尺寸来转换为matrix

res <- matrix(my_array, prod(dim(my_array)[1:2]), dim(my_array)[3])
all.equal(as.matrix(my_matrix), res, check.attributes=FALSE)
#[1] TRUE

注意：这不会更改原始的'my_array`。 而且，事实上，代码可以简化为

matrix(my_array, 10*5, 12)

并使其紧凑。

nchar("matrix(my_array, 10*5, 12)")
#[1] 26

nchar("dim(my_array) <- c(10 * 5 , 12)")
#[1] 31

Answer 3

@akrun和@Lars Arne Jordanger的解决方案都可以工作并产生相同的结果。

这两种解决方案的工作原理

（1）将所有矩阵的第一行连接在一起，并将这些行放在组合矩阵的顶部; 接着

（2）将所有矩阵的第二行连接在一起，并将这些行放在第一行的串联之下，依此类推。

以下示例很好地说明了这个想法：

> threeDimArray <- array( NA, dim=c(3,3,4) )
> dims <- dim( threeDimArray )
> 
> constants <- c(1, 10, 100)
> for( id in 1:length(constants) ){
   const <- constants[id]
   threeDimArray[id,,] <- matrix( (1:prod(dims[2:3]))*const, dims[2], dims[3] )
 }
> threeDimArray[1,,]
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12
> threeDimArray[2,,]
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]   10   40   70  100
[2,]   20   50   80  110
[3,]   30   60   90  120
> threeDimArray[3,,]
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  100  400  700 1000
[2,]  200  500  800 1100
[3,]  300  600  900 1200
> # solution 1:
> twoDimMat <- matrix(threeDimArray, prod(dims[1:2]), dims[3])
> twoDimMat
      [,1] [,2] [,3] [,4]
 [1,]    1    4    7   10
 [2,]   10   40   70  100
 [3,]  100  400  700 1000
 [4,]    2    5    8   11
 [5,]   20   50   80  110
 [6,]  200  500  800 1100
 [7,]    3    6    9   12
 [8,]   30   60   90  120
 [9,]  300  600  900 1200
> 
> # solution 2: 
> threeDArray <- threeDimArray
> dim(threeDArray) <- c(prod( dims[1:2] ), dims[3])
> threeDArray
      [,1] [,2] [,3] [,4]
 [1,]    1    4    7   10
 [2,]   10   40   70  100
 [3,]  100  400  700 1000
 [4,]    2    5    8   11
 [5,]   20   50   80  110
 [6,]  200  500  800 1100
 [7,]    3    6    9   12
 [8,]   30   60   90  120
 [9,]  300  600  900 1200
>