使用 tidyverse/R 将 N 个 2-d 矩阵 (T*M) 重塑为 (T*N*M) 的 3d 张量

Question

对于我的 N 个变量中的每一个，我都有一个 (T * M) 特征矩阵，即每 t \in T 有 M 个观察值。问题是如何将其转换为 (T * N * M) 数组。例如，在下面的例子中 N=2, T=3, M=4 ：

x1 <- matrix(1:24, 3,4)
> x1
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12


x2 <- matrix(25:48, 3,4)
x2
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]   25   28   31   34
[2,]   26   29   32   35
[3,]   27   30   33   36

我需要制作一个 3 维（行数）数组，这样第一个元素是

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]   25   28   31   34

第二个是：

    [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    2    5    8   11
[2,]   26   29   32   35

第三个：

[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    3    6    9   12
[2,]   27   30   33   36

等等等等。对于以下示例，输出的维度应为 (3,2,4)。

我需要为相对较大的 N 和 T 执行此操作，因此感谢可扩展的实现！

Answer 1

这是一个base R 选项。

out <- `dim<-`(rbind(c(t(x1)), c(t(x2))), c(2, 4, 3))
out
#, , 1
#
#     [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,]    1    4    7   10
#[2,]   25   28   31   34
#
#, , 2
#
#     [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,]    2    5    8   11
#[2,]   26   29   32   35
#
#, , 3
#
#     [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,]    3    6    9   12
#[2,]   27   30   33   36

---

当我们调用x <- rbind(c(t(x1)), c(t(x2))) 时，我们会得到以下矩阵

x
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12]
#[1,]    1    4    7   10    2    5    8   11    3     6     9    12
#[2,]   25   28   31   34   26   29   32   35   27    30    33    36

我们需要改变我们可以做的这个对象的尺寸

dim(x) <- c(2, 4, 3)

另一种获得相同结果的方法是在其dim 中调用functional form 的替换方法，即

`dim<-`(...)

这使我们可以在一行中完成所有操作。