如何从矩阵中提取和记录值及其各自的列/行信息以进行 3D 渲染？

Question

我将热图像作为 480 X 640 矩阵带入 R。隔离我的“信号”（田地中的幼苗）后，我想将值导出到 data.table，同时记录每个观察的行和列。我需要一个包含 x、y、z 信息的最终 data.table。我正在将原始热矩阵绘制为rgl 中的 3D 表面，并希望在我的渲染中制作另一个 3D 层来说明我的“信号”。

所以我从如下示例数据开始：

library(data.table)
library(rgl)

dd <- data.table(c(1,0,1,2,1,0,2,1,0,2),
                 c(0,1,2,1,3,2,4,1,2,0),
                 c(3,2,1,3,2,4,3,2,1,0),
                 c(2,1,0,2,1,3,2,3,1,1),
                 c(0,1,2,1,3,2,0,1,1,3))

bb <- as.matrix(dd) # save a copy for later

find_signal = function(DT, max, min) {  # inverse of Dowle's NA remover
  for (j in seq_len(ncol(DT)))
    set(DT,which(DT[[j]] < min),j,NA)
  for (j in seq_len(ncol(DT)))
    set(DT,which(DT[[j]] > max),j,NA)
}

find_signal(dd, 2.0001, 1.9999)

所以现在，在消除“噪音”之后，我的 data.table 只包含与我的“信号”相关的值。此时它看起来像这样：

    V1 V2 V3 V4 V5
 1: NA NA NA  2 NA
 2: NA NA  2 NA NA
 3: NA  2 NA NA  2
 4:  2 NA NA  2 NA
 5: NA NA  2 NA NA
 6: NA  2 NA NA  2
 7:  2 NA NA  2 NA
 8: NA NA  2 NA NA
 9: NA  2 NA NA NA
10:  2 NA NA NA NA

我正在研究如何导出这些值，同时在热图像中记录它们各自的位置。我需要将每个观察值以及相应的行和列信息导出到另一个 data.table。这样做的目的是在rgl 场景中渲染另一层并进一步分析，如欧几里得距离计算。

假设输出如下：

y <- c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4)
x <- c(10,9,8,7,6,7,6,5,4,3,4,3,2,1)
z <- c(2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)

aa <- data.table(x,y,z)

看起来像这样：

     x y z
 1: 10 1 2
 2:  9 2 2
 3:  8 3 2
 4:  7 4 2
 5:  6 5 2
 6:  7 1 2
 7:  6 2 2
 8:  5 3 2
 9:  4 4 2
10:  3 5 2
11:  4 1 2
12:  3 2 2
13:  2 3 2
14:  1 4 2

允许我创建一个 rgl 场景，就像使用以下代码渲染的场景：

xb <- c(1:nrow(bb)); yb <- c(1:ncol(bb))

persp3d(x= xb, y= yb, z= bb, col = "blue")+
lines3d(aa$x[1:5], aa$y[1:5],  z= z+1, col = "green", lwd = 5)+  # my signal
lines3d(aa$x[6:10], aa$y[6:10], z= z+1,col = "green", lwd = 5)+
lines3d(aa$x[11:14], aa$y[11:14], z= z+1, col = "green", lwd = 5)

同样，如何从 data.table（或矩阵）导出值，同时记录每个值的列号和行号？

感谢您的建议

Answer 1

您可以使用row() 和col() 函数找到矩阵每个条目的索引。所以对于你的例子：

keep <- !is.na(bb)
cbind( x = row(bb)[keep], y = col(bb)[keep], z = bb[keep]  )

产生这个输出：

       x y z
 [1,]  4 1 2
 [2,]  7 1 2
 [3,] 10 1 2
 [4,]  3 2 2
 [5,]  6 2 2
 [6,]  9 2 2
 [7,]  2 3 2
 [8,]  5 3 2
 [9,]  8 3 2
[10,]  1 4 2
[11,]  4 4 2
[12,]  7 4 2
[13,]  3 5 2
[14,]  6 5 2

这不是您要求的顺序；如果重要，请使用order()。