如何在 R 中快速组合 60 个矩阵答案

【问题标题】：how to combine 60 matrices in R quickly如何在 R 中快速组合 60 个矩阵
【发布时间】：2013-06-22 18:30:34
【问题描述】：

我在 R 中有 60 个矩阵，命名为 mat1、mat2....mat60，我想使用 rbind 将它们组合成一个大矩阵。我知道我可以写类似的东西

matList <- list(mat1, mat2, ... mat60)
rbind(matList)

但这似乎是一个非常愚蠢的解决方案。知道如何简化流程吗？

【问题讨论】：

标签： r matrix

【解决方案1】：

我认为它们都有相同的列数（以及相同的colnames）。如果是这样，试试这个：

do.call("rbind", matlist)

否则：

matlist <- lapply(matlist, as.data.frame)

library(plyr)
rbind.fill(matlist)

编辑：

添加一些时间：

lst <- list()

for(i in 1:1000)
  lst[[i]] <- matrix(rnorm(10000, 100))

f1 <- function()
  do.call("rbind", lst)

f2 <- function(){
  lst <- lapply(lst, as.data.table)
  rbindlist(lst)
}

library(data.table)
library(microbenchmark)

> microbenchmark(f1(), f2())
Unit: milliseconds
 expr       min        lq    median        uq      max neval
 f1()  53.78661  55.22728  63.43546  66.08829 103.1996   100
 f2() 210.46232 215.32043 217.93846 221.35012 333.2758   100

如果 OP 将他的数据保存在矩阵中，我认为包含 lst <- lapply(lst, as.data.table) 是正确的比较方式。否则会是：

> lst.dt <- lapply(lst, as.data.table)
> f2 <- function(){
+   rbindlist(lst.dt)
+ }
> microbenchmark(f1(), f2())
Unit: milliseconds
 expr      min       lq   median       uq      max neval
 f1() 49.00308 50.28515 54.98947 60.71945 87.66487   100
 f2() 24.23454 28.57692 31.79278 32.75494 63.78825   100

【讨论】：

请注意，在矩阵的情况下，do.call(rbind 中的列名无关紧要 - rbind 不会关心名称是否不同；只有当那些是 data.frames 时它才会抱怨（它可能不会做你想做的事，但它不会抱怨）
我知道 (...) 第一列和第一列，第二列和第二列。并且colnames 将从第一个矩阵中获取。但它没有意义......
@Michele 我可能会建议您在基准测试中添加@JackManey 命题，并仅使用for 循环...当然是基准测试+1。
@agstudy 你的意思是第一个和第二个，结果是第三个，然后是第四个等等？ :-D 这会很有趣... :-))) 一秒
另一个基准建议 - 转换为 data.frame: lst.df = lapply(lst, as.data.frame)，并尝试使用 do.call(rbind, 方法（这是为了说明拥有 data.table 真的重要）

【解决方案2】：

我认为这个问题真的与 OP 必须手动输入矩阵的名称有关。您可以使用mget 返回列表中的矩阵，然后使用@Michele 提出的do.call 和rbind（假设矩阵位于.GlobalEnv 中）：

matList <- mget(paste0("mat",1:60),env=globalenv())
bigm <- do.call("rbind" , matList)

【讨论】：

是的！你可能是对的！ OP主要需要mget。他绝对没有提到任何清单。他只是输入了list(mat1, mat2, .., mat60)
@Michele 对所有时间的回答都很好。 +1 给你。

【解决方案3】：

这应该更快：

 library(data.table)
 rbindlist(matList)

编辑上述解决方案适用于 data.frame 或列表列表，如果您有矩阵列表，则应先转换它们：

 rbindlist(lapply(ll,as.data.frame))

【讨论】：

尚未实现（尚未？）矩阵：“列表输入的第 1 项不是 data.frame、data.table 或列表”
确实如此！如果rbindlist 可以包含rbind.fill 的“填充”功能，那就太好了
@eddi 那么它可能是一个矩阵（或通用向量）。这是rbindlist的第二个缺点
@agstudy 我从来没有说过它可以。我的主要答案 id do.call...关于使用 matrix 的性能通常更快。我只在需要连接和多类结构时才使用 df 和 dt
@Michele 所以合乎逻辑的结论是编辑您的答案并删除 rbind.fill 部分，因为它不正确（就 OP 问题而言）；或编辑它并解释plyr 部分是关于不同的问题