Arrays 在R中写入和读取3D数组

我在R中构建了一个3D数组（尽管名称似乎没有显示）：

我使用以下命令将其写入文件：

write.table(v.arr, file = “Test Data”)

然后，我用以下文字重新阅读：

test.data <- read.table(“Test Data”)

---

显然，我需要在写入之前对文件进行结构调整，或者在读回时对其进行结构调整，以恢复3D阵列。我总是可以重新构造从阅读中获得的数据。这是最好的办法吗？提前感谢。

您的问题是您正在使用

write.table

来执行此操作，因此（我相信）这是将数组强制为表。如果您希望保存它，并且不介意它采用特定于R的格式，则可以轻松使用

save

和

load

功能

save(v.arr,file = "~/Desktop/v.arr.RData")
rm(list=ls())

load("~/Desktop/v.arr.RData")
v.arr

---

您想在R中使用此数据还是同时使用其他软件读取？如果只使用R，为什么不将.rda（RData）格式与

save

（和

load

）命令一起使用..？数组构造中dimnames参数的用途是什么？它似乎被忽略了。我认为它必须是一个包含三个条目的列表才能产生任何效果…dimnames将为数组的维度分配名称，但我需要将“列表”添加到名称向量。如果发生错误，它将被忽略。是的，下面的答案建议我使用RData格式是一个好的解决方案。如果我需要导出数据，我将在遇到它时跨越这座桥。谢谢大家的评论。是的，这是内部中间数据，这是一个完美的解决方案。目前不要预期需要导出它。谢谢在这种护理中正确使用dimnames应该是：dimnames=list（c（“A”、“B”）、c（“X”、“Y”、“Z”）、c（“P”、“Q”、“R”））可能是为了把它放在问题上？实际上不是。主要目标是写-读问题。我在这里使用了一个测试用例，我已经为实际3D阵列的实际dimnames解决了这个问题。但是，如果其他人正在阅读，我想我应该添加此注释。值得指出的是，

save

/

load

还有其他优点：文件会小得多，而且（如果数组很大）加载速度会快得多。

test.data <- read.table(“Test Data”)

  X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
1  1  3  5  7  9 11 13 15 17
2  2  4  6  8 10 12 14 16 18

save(v.arr,file = "~/Desktop/v.arr.RData")
rm(list=ls())

load("~/Desktop/v.arr.RData")
v.arr