如何在R中创建一个循环来迭代绘制数组的元素？

Question

我正在尝试创建一个循环来从先前创建的数组中提取数据，这样我就可以使用提取的数据生成线图。

到目前为止，我一直在使用以下方式手动完成：

allweek1<-(data.frame(t_weekmean[,,1])) #which selects the date and generates the data frame I want to later format the date using
week1<-stack(allweek1) #and then plot it using
plot(week1$values,type="n", xlim=c(0,2),xlab="Weight (gr)",ylab="Rate (umol/L*gr)",main="All individuals and Treatments at all times")
lines(week1$values[week1$ind=="X9"]~x,type="o",col="red")
lines(week1$values[week1$ind=="X12"]~x,type="o",col="blue")
lines(week1$values[week1$ind=="X15"]~x,type="o",col="green")
lines(week1$values[week1$ind=="X18"]~x,type="o",col="purple").

我知道必须有一种方法可以将它变成一个循环，对于这个例子我只给了两个星期，但我的数据上升到30，手动操作会很麻烦，容易出错。

这是我的起始数组：

, , Week = 1

        Temp
variable       9      12      15      18
    X0   100.000 100.000 100.000 100.000
    X0.5  98.855  98.591  98.357  99.003
    X1    98.004  97.804  97.638  98.299
    X1.5  95.953  96.999  96.810  97.555
    X2    95.235  96.078  95.346  96.665

, , Week = 2

        Temp
variable       9      12      15      18
    X0   100.000 100.000 100.000 100.000
    X0.5  99.137  99.035  97.883  99.055
    X1    98.420  98.298  96.459  97.765
    X1.5  97.939  97.181  94.406  96.546
    X2    96.998  96.237  91.906  95.263

以下数据框然后转换为堆栈版本：

          X9     X12     X15     X18
X0   100.000 100.000 100.000 100.000
X0.5  98.855  98.591  98.357  99.003
X1    98.004  97.804  97.638  98.299
X1.5  95.953  96.999  96.810  97.555
X2    95.235  96.078  95.346  96.665

然后使用绘图代码。

Answer 1

如果您使用plyr，则可以使用a_ply：

执行此操作

a_ply(t_weekmean, 3, function(arrayforcurweek){
allweek1<-(data.frame(arrayforcurweek)) #which selects the date and generates the data frame I want to later format the date using
week1<-stack(allweek1) #and then plot it using
plot(week1$values,type="n", xlim=c(0,2),xlab="Weight (gr)",ylab="Rate (umol/L*gr)",main="All individuals and Treatments at all times")
lines(week1$values[week1$ind=="X9"]~x,type="o",col="red")
lines(week1$values[week1$ind=="X12"]~x,type="o",col="blue")
lines(week1$values[week1$ind=="X15"]~x,type="o",col="green")
lines(week1$values[week1$ind=="X18"]~x,type="o",col="purple")
})

就像这样，你只会看到最后一张图，因为其余图通常会被覆盖。因此，您可能需要添加布局语句，或者在图形之间提供暂停等。

好的，根据您的评论提供更多信息：

a_ply这里有3个参数：第一个是执行操作的数组，接下来是'margin'，意思是：我应该迭代哪个维度（这是'隐藏'循环），最后一个在所有部件上执行的功能。

那么会发生什么：a_ply为数组的第三维获取所有可能的值（因为margin == 3），并在它们上运行（你可以在for循环中看到它作为索引器i）。然后它为每个值（类似于t_weekmean[,,i]）获取数组的一部分，并将其提供给作为第三个参数的函数（因此在此函数中，连续的边缘数组将被称为arrayforcurweek ）。

这种工作方式的问题在于图表是连续快速生成的，因此如果您只是运行此代码并查看图像窗口，您应该只能看到第三维的最后一个值的图形。如果你想看到彼此相邻的所有这些（虽然这会导致很小的图形），你可以在前面添加如下内容： 布局（矩阵（1:30），nrow = 6） 这将导致屏幕在30中分割，这样每个绘图都会自动显示整个屏幕。

我相信，如果你立即写一个pdf或类似的东西，你不需要这个，但我没有经验。

这对你有帮助吗？

Answer 2

听起来像格子的任务：

X <- as.data.frame(as.table(t_weekmean), stringsAsFactors=FALSE, responseName="values")
X$variable <- as.numeric(gsub("^X","",X$variable))
X$Temp <- as.numeric(X$Temp)

require(lattice)
xyplot(values~variable|Week, groups=Temp, X, type="o", as.table=TRUE,
    xlab="Weight (gr)", ylab="Rate (umol/L*gr)", main="All individuals and Treatments at all times"
)

我将您的数据重新创建为：

t_weekmean <- structure(c(100, 98.855, 98.004, 95.953, 95.235, 100, 98.591, 97.804, 96.999, 96.078, 100, 98.357, 97.638, 96.81, 95.346, 100, 99.003, 98.299, 97.555, 96.665, 100, 99.137, 98.42, 97.939, 96.998, 
100, 99.035, 98.298, 97.181, 96.237, 100, 97.883, 96.459, 94.406, 91.906, 100, 99.055, 97.765, 96.546, 95.263, 99.9889679441867, 
98.8470416045204, 98.010997102523, 95.9636806506725, 95.235986063534, 100.00797414162, 98.5968712619705, 97.7984016535804, 96.9904933552904, 
96.0816877686208, 99.9946318131395, 98.3568674165109, 97.6357767063124, 96.8119443900658, 95.3441814383421, 99.989633272252, 99.0037062049508, 
98.3034580102509, 97.5568340624981, 96.6615796074679, 100.000379644977, 99.1375077671092, 98.4187321210541, 97.9350205929782, 97.0006243532971, 
100.003971157774, 99.0316462150477, 98.298322594611, 97.1782003010139, 96.239865449585, 100.002464797458, 97.8810655647218, 96.4592857614756, 
94.4099917372801, 91.9025173998885, 100.003642400375, 99.0529984607268, 97.76302246443, 96.5426428484451, 95.2658935513329),
.Dim = c(5L, 4L, 4L), .Dimnames = structure(list(variable = c("X0", "X0.5", "X1", "X1.5", "X2"),
Temp = c("9", "12", "15", "18"), Week = c("1", "2", "3", "4")), .Names = c("variable", "Temp", "Week"))
)