R:数组 - 减少长度(泛化)

时间:2015-07-20 13:59:41

标签: arrays r generalization

我需要减少R中数组的长度(概括)。例如,我有像这样的高分辨率数据......

my_array=array(c(sample(0:9,32, replace=TRUE)), dim=c(4,4,2))
> my_array
, , 1

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    2    1    8    2
[2,]    3    5    4    6
[3,]    2    8    9    6
[4,]    1    0    9    9

, , 2

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

...我需要使用像这样的平均函数将其“推广”到低分辨率:

, , 1

     [,1] [,2]
[1,] 2.75 4.00
[2,] 2.75 8.25

, , 2

     [,1] [,2]
[1,] 5.75 8.25
[2,] 6.75 8.25

简单地说,原始数组的4个值(位置[1,1]; [1,2]; [2,1]; [2,2])在[1中的结果数组中形成1个值(平均值) 1]位置。我尝试在数组上使用“apply”,但我无法应对“非标准”边距。是否有更复杂的功能,如在R?中应用?

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我想对此发表评论,但我没有足够的声誉,所以我在这里发表评论。

我发现了类似的问题和回答here

根据我找到的答案,您的问题的解决方案可能是:

my_array=array(c(sample(0:9,32, replace=TRUE)), dim=c(4,4,2))
my_array

rmean <- array(c(matrix(0,2,2),matrix(0,2,2)),dim=c(2,2,2))  # result array
for (i in 1:2){
  for (j in 1:2){
    for (k in 1:2){
      rmean[,,k][i, j] <- mean(my_array[,,k][c(-1,0) + 2 * i, c(-1,0) + 2 * j])
    }
  }
}
rmean

结果:

> my_array
, , 1

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    8    4    4    9
[2,]    0    7    9    5
[3,]    2    7    2    6
[4,]    9    5    8    6

, , 2

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    2    1    4    7
[2,]    3    7    0    6
[3,]    2    8    9    3
[4,]    7    9    1    9

> rmean
, , 1

     [,1] [,2]
[1,] 4.75 6.75
[2,] 5.75 5.50

, , 2

     [,1] [,2]
[1,] 3.25 4.25
[2,] 6.50 5.50

答案 1 :(得分:1)

这是一个非常类似于@crwang改编的解决方案,但概括为一个函数:

reduceMatrix <- function(x, rown, coln, fun = mean, ...) {
  out <- matrix(NA,  nrow=nrow(x)/rown, ncol=ncol(x)/coln)
  for (i in 1:(nrow(x)/rown)) {
    for (j in 1:(ncol(x)/coln)) {
      indi <- c(rown*i-1, rown*i)
      indj <- c(coln*j-1, coln*j)
      out[i, j] <- fun(x[indi, indj], ...)  
    }
  }
  out
}

该函数适用于二维数组,因此您可以在my_array的第三维上应用它们:

set.seed(10)
my_array <- array(c(sample(0:9,32, replace=TRUE)), dim=c(4,4,2))

lapply(seq_len(dim(my_array)[3]), 
       function(a) reduceMatrix(my_array[,,a], 2, 2))

[[1]]

     [,1] [,2]
[1,]  2.5  4.0
[2,]  3.5  4.5

[[2]]
     [,1] [,2]
[1,] 4.00 5.25
[2,] 5.25 3.75

这种方法的想法是有一个函数可以用于独立矩阵(在3D数组,列表等中),也可以更容易地选择行数(rown)和列({{ 1}})要汇总,以及应用函数(colnmeanmedian)和其他参数(例如sum)。