19

巧妙なlapplyの後、2 次元行列のリストが残ります。

例えば：

set.seed(1)
test <- replicate( 5,  matrix(runif(25),ncol=5), simplify=FALSE )
> test
[[1]]
          [,1]       [,2]      [,3]      [,4]      [,5]
[1,] 0.8357088 0.29589546 0.9994045 0.2862853 0.6973738
[2,] 0.2377494 0.14704832 0.0348748 0.7377974 0.6414624
[3,] 0.3539861 0.70399206 0.3383913 0.8340543 0.6439229
[4,] 0.8568854 0.10380669 0.9150638 0.3142708 0.9778534
[5,] 0.8537634 0.03372777 0.6172353 0.4925665 0.4147353

[[2]]
          [,1]      [,2]      [,3]      [,4]      [,5]
[1,] 0.1194048 0.9833502 0.9674695 0.6687715 0.1928159
[2,] 0.5260297 0.3883191 0.5150718 0.4189159 0.8967387
[3,] 0.2250734 0.2292448 0.1630703 0.3233450 0.3081196
[4,] 0.4864118 0.6232975 0.6219023 0.8352553 0.3633005
[5,] 0.3702148 0.1365402 0.9859542 0.1438170 0.7839465

[[3]]
...

これを 3 次元配列に変換したいと思います。

set.seed(1)
replicate( 5,  matrix(runif(25),ncol=5) )

明らかに、私が複製を使用している場合、単に有効にできsimplifyますがsapply、結果が適切に単純化されず、stack完全に失敗します。 do.call(rbind,mylist)3D 配列ではなく 2D マトリックスに変換します。

ループでこれを行うことができますが、それを処理するためのきちんとした機能的な方法を探しています。

私が思いついた最も近い方法は次のとおりです。

array( do.call( c, test ), dim=c(dim(test[[1]]),length(test)) )

しかし、それはエレガントではないように感じます（ベクトルの配列属性を逆アセンブルしてから再アセンブルし、安全にするために多くのテストが必要なためです（たとえば、各要素の次元が同じであるなど）。

4

4 に答える 4

16

abindパッケージを使用してから使用できますabind(test, along = 3)

library(abind)
testArray <- abind(test, along = 3)

または、(の代わりに)simplify = 'array'への呼び出しで使用できます。の引数を変更するため、と同じではありませんsapplylapplysimplify = 'array'simplify = TRUEhighersimplify2array

例えば

foo <- function(x) matrix(1:10, ncol = 5)
# the default is simplify = TRUE
sapply(1:5, foo)
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
 [1,]    1    1    1    1    1
 [2,]    2    2    2    2    2
 [3,]    3    3    3    3    3
 [4,]    4    4    4    4    4
 [5,]    5    5    5    5    5
 [6,]    6    6    6    6    6
 [7,]    7    7    7    7    7
 [8,]    8    8    8    8    8
 [9,]    9    9    9    9    9
[10,]   10   10   10   10   10
# which is *not* what you want
# so set `simplify = 'array'
sapply(1:5, foo, simplify = 'array')
, , 1

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    5    7    9
[2,]    2    4    6    8   10

, , 2

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    5    7    9
[2,]    2    4    6    8   10

, , 3

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    5    7    9
[2,]    2    4    6    8   10

, , 4

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    5    7    9
[2,]    2    4    6    8   10

, , 5

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    5    7    9
[2,]    2    4    6    8   10
于 2013-05-14T00:47:33.277 に答える
4

配列は、次元を持つ単純な原子ベクトルです。の行列コンポーネントのそれぞれは、test実際には次元を持つ単なるベクトルでもあります。したがって、私が考えることができる最も簡単な解決策は、リストをベクトルに展開し、適切に提供された次元testを使用してそれを配列に変換することです。array

set.seed(1)
foo <- replicate( 5,  matrix(runif(25),ncol=5) )
tmp <- array(unlist(test), dim = c(5,5,5))

> all.equal(foo, tmp)
[1] TRUE
> is.array(tmp)
[1] TRUE
> dim(tmp)
[1] 5 5 5

寸法をハードコーディングしたくない場合は、いくつかの仮定を行う必要がありますがtest、たとえばから寸法を簡単に入力できます。

tmp2 <- array(unlist(test), dim = c(dim(test[[1]]), length(test)))

> all.equal(foo, tmp2)
[1] TRUE

これは、各コンポーネントの次元がすべて同じであることを前提としていますが、その条件が満たされない場合、サブマトリックスを 3 次元配列に配置する方法がわかりません。

これは、リストをアンロールするのがハックに見えるかもしれませんが、R が行列と配列を次元を持つベクトルとして処理する方法を単に悪用しています。

于 2013-05-14T02:12:32.067 に答える
2 
test2 <- unlist(test)
dim(test2) <- c(dim(test[[1]]),5)

または、予想されるサイズが事前にわからない場合は、次のようにします。

dim3 <- c(dim(test[[1]]), length(test2)/prod(dim(test[[1]])))
dim(test2) <- dim3
于 2013-05-14T00:55:35.140 に答える