Question

我有一个1000 x 1000的大型2D矩阵。我想重塑它，使它成为一列（或行）。例如，如果矩阵是：

我想把它变成：

1 2 3 4 5 6 7 8 9

我不需要保留列标题，只需保留数据的顺序。我如何使用reshape2（我认为最容易使用的包）这样做？

为了澄清，我提到reshape因为我认为这是最好的方法。我可以看到有更简单的方法让我非常满意。

Answer 1

我认为找到比以下更紧凑的方法很难：

c(m)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9

但是，如果你想保留一个矩阵结构，那么dim属性的这种重新处理将是有效的：

dim(m) <- c(dim(m)[1]*dim(m)[2], 1)
m
      [,1]
 [1,]    1
 [2,]    2
 [3,]    3
 [4,]    4
 [5,]    5
 [6,]    6
 [7,]    7
 [8,]    8
 [9,]    9

获得尺寸乘积会有更紧凑的方法，但上述方法强调dim属性是矩阵的双元素向量。在该示例中获得“9”的其他方式包括：

> prod(dim(m))
[1] 9
> length(m)
[1] 9

Answer 2

一种可能的解决方案，但不使用reshape2：

> m <- matrix(c(1:9), ncol = 3)
> m
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9
> as.vector(m)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Answer 3

来吧R伙伴们，让我们给OP一个reshape2解决方案：

> m <- matrix(c(1:9), ncol = 3)
> melt(m)$value
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9

我只是不愿意测试它比c（m）慢多少。但它是一样的：

> identical(c(m),melt(m)$value)
[1] TRUE

[编辑：哎呀，我在开玩笑吧：]

> system.time(for(i in 1:1000){z=melt(m)$value})
   user  system elapsed 
  1.653   0.004   1.662 
> system.time(for(i in 1:1000){z=c(m)})
   user  system elapsed 
  0.004   0.000   0.004

Answer 4

as.vector（m）应该比c（m）更有效：

> library(rbenchmark)
> m <- diag(5000)
> benchmark(
+   vect = as.vector(m), 
+   conc = c(m), 
+   replications=100
+ )
  test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
2 conc          100  12.699    1.177     6.952    5.754          0         0
1 vect          100  10.785    1.000     4.858    5.933          0         0

Answer 5

使用函数＆＃34; sapply＆＃34;这是一种更简单的方法。（或者也可以使用＆＃39; for＆＃39;循环）

 m <- matrix(c(1:9), ncol = 3)
 (m1 <- as.numeric(sapply(1:NROW(m), function(i)(m[,i]))))

矢量化矩阵

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