Преобразование матрицы в одномерный массив

Ответ 1

Если мы говорим о data.frame, то вы должны спросить себя, являются ли переменные того же типа? Если это случай, вы можете использовать rapply или unlist, так как data.frames являются списками, глубоко в их душах...

 data(mtcars)
 unlist(mtcars)
 rapply(mtcars, c) # completely stupid and pointless, and slower

Ответ 2

Либо прочитать его с помощью "scan", либо просто сделать as.vector() на матрице. Вы можете сначала перенести матрицу, если хотите ее по строкам или столбцам. Решения, опубликованные до сих пор, настолько грубы, что я даже не собираюсь их пробовать...

> m=matrix(1:12,3,4)
> m
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12
> as.vector(m)
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12
> as.vector(t(m))
 [1]  1  4  7 10  2  5  8 11  3  6  9 12

Ответ 3

попробуйте c()

x = matrix(1:9, ncol = 3)

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

c(x)

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

Ответ 4

array(A) или array(t(A)) предоставит вам 1-й массив.

Ответ 5

От ?matrix: "Матрица - частный случай двумерного" массива ". Вы можете просто изменить размеры матрицы/массива.

Elts_int <- as.matrix(tmp_int)  # read.table returns a data.frame as Brandon noted
dim(Elts_int) <- (maxrow_int*maxcol_int,1)

Ответ 6

Возможно, так поздно, так или иначе, это мой способ преобразования матрицы в вектор:

library(gdata)
vector_data<- unmatrix(yourdata,byrow=T))

надеюсь, что это поможет

Ответ 7

Вы можете использовать решение Joshua, но я думаю, вам нужно Elts_int <- as.matrix(tmp_int)

Или для циклов:

z <- 1 ## Initialize
counter <- 1 ## Initialize
for(y in 1:48) { ## Assuming 48 columns otherwise, swap 48 and 32
for (x in 1:32) {  
z[counter] <- tmp_int[x,y]
counter <- 1 + counter
}
}

z - 1d-вектор.

Ответ 8

Простой и быстрый, так как 1d-массив является по существу вектором

vector <- array[1:length(array)]

Ответ 9

Если у вас вместо этого есть data.frame(df), который имел несколько столбцов, и вы хотите, чтобы вы векторизовали, вы можете сделать

as.matrix(df, ncol = 1)

Ответ 10

вы можете использовать as.vector(). Похоже, что это самый быстрый метод в соответствии с моим небольшим эталоном, следующим образом:

library(microbenchmark)
x=matrix(runif(1e4),100,100) # generate a 100x100 matrix
microbenchmark(y<-as.vector(x),y<-x[1:length(x)],y<-array(x),y<-c(x),times=1e4)

Первое решение использует as.vector(), второе использует тот факт, что матрица хранится как непрерывный массив в памяти, а length(m) дает количество элементов в матрице m. Третий экземпляр array от x, а четвертый использует функцию concatenate c(). Я также пробовал unmatrix из gdata, но он слишком медленно упоминается здесь.

Вот некоторые из полученных нами численных результатов:

> microbenchmark(
        y<-as.vector(x),
        y<-x[1:length(x)],
        y<-array(x),
        y<-c(x),
        times=1e4)

Unit: microseconds
                expr    min      lq     mean  median      uq       max neval
   y <- as.vector(x)  8.251 13.1640 29.02656 14.4865 15.7900 69933.707 10000
 y <- x[1:length(x)] 59.709 70.8865 97.45981 73.5775 77.0910 75042.933 10000
       y <- array(x)  9.940 15.8895 26.24500 17.2330 18.4705  2106.090 10000
           y <- c(x) 22.406 33.8815 47.74805 40.7300 45.5955  1622.115 10000

Сглаживание матрицы является общей операцией в Machine Learning, где матрица может представлять параметры для изучения, но использует алгоритм оптимизации из общей библиотеки, которая ожидает вектор параметров. Поэтому принято преобразовывать матрицу (или матрицы) в такой вектор. Это случай со стандартной R-функцией optim().