Áp dụng một hàm vào mảng đa chiều với biến nhóm

Question

Tôi có những gì tôi nghĩ sẽ là một vấn đề đơn giản, nhưng tôi đã không thể tìm thấy câu trả lời thích hợp. Tôi có một mảng đa chiều v[x,y,z] và tôi muốn áp dụng hàm cho mảng dọc theo tham số z bằng biến nhóm (nhóm). Dưới đây là một ví dụ (R):

v<-1:81 
dim(v)<-c(3,3,9) 
group<-c('a','a','a','b','b','b','c','c','c') 

Cho rằng các biến nhóm có 3 cấp (một, b và c), kết quả (ra) Tôi đang tìm là một mảng có kích thước 3x3x3. Tôi có thể lấy ra bằng cách sử dụng mã sau đây cho ví dụ trên:

out1<-apply(v[,,c(1:3)],c(1,2),sum) 
out2<-apply(v[,,c(4:6)],c(1,2),sum) 
out3<-apply(v[,,c(7:9)],c(1,2),sum) 

library(abind) 
out<-abind(out1, out2, out3, along=3) 

Câu hỏi của tôi là nếu có một phương tiện nói chung có được kết quả trên, có thể được áp dụng cho mảng chiều lớn và vectơ nhóm dài.

Answer 1

Đây là dễ dàng hơn nhiều nếu dữ liệu của bạn được định dạng như khung dữ liệu:

library(plyr) 
vd <- adply(v, 1:3) 
head(vd) 

    X1 X2 X3 V1 
1 1 1 1 1 
2 2 1 1 2 
3 3 1 1 3 
4 1 2 1 4 
5 2 2 1 5 
6 3 2 1 6 

Sau đó, bạn chỉ có thể đính kèm nhóm của bạn ...

vd$group <- rep(group, rep(3 * 3, length(group))) 

... và chia theo này nhóm:

daply(vd, .(group), function(df) { ... }) 

Chức năng ẩn danh { ... } sẽ được gọi một lần cho mỗi g roup, với df chứa các phụ dataframe tương ứng với nhóm đó. Ở đây bạn có thể kết hợp lại và tổng hợp dữ liệu vào một ma trận bằng cách sử dụng máy móc tương tự. Hàm sẽ trả về một mảng các kích thước 3x3x1, chúng sẽ được nối với nhau bằng daply để tạo thành kết quả mong muốn.

Answer 2

dễ dàng:

out <- apply(v, c(1, 2), by, group, sum) 

Nhưng để có được các dữ liệu chính xác thứ tự như bạn muốn:

out <- aperm(apply(v, c(1, 2), by, group, sum), c(2, 3, 1)) 

Answer 3

Sử dụng raster gói có thể thích hợp hơn cho nhu cầu của bạn. Nó có một số mã được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu cảm biến từ xa, chăm sóc xử lý theo khối. Hãy xem xét ví dụ sau:

## Make 12 rasters, maybe one for each month of the year 
for(i in seq(12)){ 
    assign(paste0("r" , i) , raster(matrix(runif(1e3) , nrow = 1e2))) 
} 

## Create a raster stack from these 
rS <- stack(mget(paste0("r",1:12) , envir = .GlobalEnv)) 

## Use calc to get mean, using by to group by a variable 
## In this example I use the vector (1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4) 
## meaning I get means for the first 3 rasters, then the next 3 etc 
## So I get a mean for each quarter 
rMean <- calc(rS , fun = function(x){ by(x , c(rep(1:4 , each=3)) , mean) } ) 

nào trả về một viên gạch raster với 4 lớp (một nghĩa cho mỗi quý):

class  : RasterBrick 
dimensions : 100, 10, 1000, 4 (nrow, ncol, ncell, nlayers) 
resolution : 0.1, 0.01 (x, y) 
extent  : 0, 1, 0, 1 (xmin, xmax, ymin, ymax) 
coord. ref. : NA 
data source : in memory 
names  :   X1,   X2,   X3,   X4 
min values : 0.02096586, 0.04015260, 0.04704145, 0.05884161 
max values : 0.9727491, 0.9303025, 0.9804486, 0.9934670 

Tôi hy vọng bạn có thể thích ứng này để dữ liệu của bạn.