京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28