Объединение матриц чередующимися столбцами

Я ищу общий подход для объединения двух матриц, так что столбцы из двух исходных матриц чередуются в новой матрице

col1m1... col1m2... col2m1... col2m2... col3m1... col3m2......

например:

matrix.odd  <- matrix(c(rep(1,3),rep(3,3),rep(5,3)),nrow=3,ncol=3)
matrix.even <- matrix(c(rep(2,3),rep(4,3),rep(6,3)),nrow=3,ncol=3)
# would look like
matrix.combined <- matrix(c(rep(1,3),rep(2,3),rep(3,3),rep(4,3),rep(5,3),rep(6,3)),
                          nrow=3,ncol=6)

Я ищу общий подход, потому что у меня будут матричные комбинации с более чем тремя столбцами. Я пробовал некоторые из циклов и некоторых if-операторов, но для меня это не собиралось. Поиски сочетания матриц с тасованием и чередованием также не подтвердились. Есть предположения?

Ответ 1

rows.combined <- nrow(matrix.odd) 
cols.combined <- ncol(matrix.odd) + ncol(matrix.even)
matrix.combined <- matrix(NA, nrow=rows.combined, ncol=cols.combined)
matrix.combined[, seq(1, cols.combined, 2)] <- matrix.odd
matrix.combined[, seq(2, cols.combined, 2)] <- matrix.even

Ответ 2

Smth, как это должно делать:

m <- cbind(matrix.odd, matrix.even)                   # combine
m <- m[, c(matrix(1:ncol(m), nrow = 2, byrow = T))]   # then reorder

Еще один вариант для развлечения:

matrix(rbind(matrix.odd, matrix.even), nrow = nrow(matrix.odd))

И играть в игру многих матриц:

weave = function(...) {
  l = list(...)
  matrix(do.call(rbind, l), nrow = nrow(l[[1]]))
}

Ответ 3

alternate.cols <- function(m1, m2) {
  cbind(m1, m2)[, order(c(seq(ncol(m1)), seq(ncol(m2))))]
}

identical(matrix.combined, alternate.cols(matrix.odd, matrix.even))
# [1] TRUE

который также делает правильную вещь (субъективную), если m1 и m2 имеют различное количество столбцов:

alternate.cols(matrix.odd, matrix.even[, -3])
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]    1    2    3    4    5
# [2,]    1    2    3    4    5
# [3,]    1    2    3    4    5

Легко обобщить на любое число матриц:

alternate.cols <- function(...) {
  l <- list(...)
  m <- do.call(cbind, l)
  i <- order(sequence(sapply(l, ncol)))
  m[, i]
}

Ответ 4

Вы можете превратиться в трехмерный массив, а затем транспонировать...

arr <- array( c(m1,m2) , dim = c(dim(m1),2) )
matrix( aperm( arr , c(1,3,2) ) , nrow(m1) )
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    1    2    3    4    5    6
[2,]    1    2    3    4    5    6
[3,]    1    2    3    4    5    6

И как функция, универсальная для многих матриц...

bindR <- function(...){
    args <- list(...)
    dims <- c( dim(args[[1]]) , length(args) )
    arr <- array( unlist( args ) , dim = dims )
    matrix( aperm( arr , c(1,3,2) ) , dims[1] )
}


bindR(m1,m2,m1,m2)
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12]
#[1,]    1    2    1    2    3    4    3    4    5     6     5     6
#[2,]    1    2    1    2    3    4    3    4    5     6     5     6
#[3,]    1    2    1    2    3    4    3    4    5     6     5     6

Ответ 5

Скорее всего, это будет более сжатый способ сделать это. Если матрицы большие, вам, скорее всего, придется искать более эффективный метод.

# Test data
(X <- matrix(1:16, nrow=4, ncol=4))
(Y <- matrix(-16:-1, nrow=4, ncol=4))

# Set indices for the new matrix
X.idx <- seq(1, ncol(X)*2, by=2)
Y.idx <- seq(2, ncol(Y)*2+1, by=2)

# Column bind the matrices and name columns according to the indices
XY <- cbind(X, Y)
colnames(XY) <- c(X.idx, Y.idx)

# Now order the columns
XY[, order(as.numeric(colnames(XY)))]