创建R中所有数组索引的数据帧

使用R，我试图构造一个给定矩阵行数和列数的数据帧。例如，如果

a   <- matrix(c(1:15), nrow=5, ncol=3)

我所尝试的：

row <- matrix(row(a), ncol=1, nrow=dim(a)[1]*dim(a)[2], byrow=T)
col <- matrix(col(a), ncol=1, nrow=dim(a)[1]*dim(a)[2], byrow=T)
out <- cbind(row, col)
colnames(out) <- c("row", "col")

---

这不是我要寻找的，因为中的行和列的顺序突然颠倒，甚至我指定了“byrow=t”。我不知道我是否犯了错误，也不知道我在哪里犯了错误，但我非常感谢能给我一些建议来克服这个问题。提前谢谢

使用

行

和

列

，但更直接地操作它们的输出顺序，因为它们为输入数组返回相应的索引。使用

t

最终获得您想要的非默认订单：

data.frame(row = as.vector(t(row(a))), col = as.vector(t(col(a))))
    row col
 1    1   1
 2    1   2
 3    1   3
 4    2   1
 5    2   2
 6    2   3
 7    3   1
 8    3   2
 9    3   3
 10   4   1
 11   4   2
 12   4   3
 13   5   1
 14   5   2
 15   5   3

或者，作为矩阵而不是data.frame：

cbind(as.vector(t(row(a))), as.vector(t(col(a))))
  [,1] [,2]
 [1,]    1    1
 [2,]    1    2
 [3,]    1    3
 [4,]    2    1
 [5,]    2    2
 [6,]    2    3
 [7,]    3    1
 [8,]    3    2
 [9,]    3    3
 [10,]   4    1
 [11,]   4    2
 [12,]   4    3
 [13,]   5    1
 [14,]   5    2
 [15,]   5    3

---

使用

行

和

列

，但更直接地操作它们的输出顺序，因为它们为输入数组返回相应的索引。使用

t

最终获得您想要的非默认订单：

data.frame(row = as.vector(t(row(a))), col = as.vector(t(col(a))))
    row col
 1    1   1
 2    1   2
 3    1   3
 4    2   1
 5    2   2
 6    2   3
 7    3   1
 8    3   2
 9    3   3
 10   4   1
 11   4   2
 12   4   3
 13   5   1
 14   5   2
 15   5   3

或者，作为矩阵而不是data.frame：

cbind(as.vector(t(row(a))), as.vector(t(col(a))))
  [,1] [,2]
 [1,]    1    1
 [2,]    1    2
 [3,]    1    3
 [4,]    2    1
 [5,]    2    2
 [6,]    2    3
 [7,]    3    1
 [8,]    3    2
 [9,]    3    3
 [10,]   4    1
 [11,]   4    2
 [12,]   4    3
 [13,]   5    1
 [14,]   5    2
 [15,]   5    3

---

您可能想看一看

？expand.grid

，它正是您想要实现的目标。

您可能想看一看

？expand.grid

，它正是您想要实现的目标。

我会对向量1:ncol和1:nrow使用expand.grid，然后用[，2:1]翻转列要使它们按您想要的顺序排列，请执行以下操作：

> expand.grid(seq(ncol(a)),seq(nrow(a)))[,2:1]
   Var2 Var1
1     1    1
2     1    2
3     1    3
4     2    1
5     2    2
6     2    3
7     3    1
8     3    2
9     3    3
10    4    1
11    4    2
12    4    3
13    5    1
14    5    2
15    5    3

---

我会在向量1:ncol和1:nrow上使用expand.grid，然后用[，2:1]翻转列，以获得所需的顺序：

> expand.grid(seq(ncol(a)),seq(nrow(a)))[,2:1]
   Var2 Var1
1     1    1
2     1    2
3     1    3
4     2    1
5     2    2
6     2    3
7     3    1
8     3    2
9     3    3
10    4    1
11    4    2
12    4    3
13    5    1
14    5    2
15    5    3

---

因为有很多种方法可以剥猫皮，我将在

rep

的基础上再加入另一种变体：

data.frame(row=rep(seq(nrow(a)), each=ncol(a)), col=rep(seq(ncol(a)), nrow(a)))

…但要宣布“获胜者”，我认为你需要确定解决方案的时间：

# Make up a huge matrix...
a <- matrix(runif(1e7), 1e4)

system.time( a1<-data.frame(row = as.vector(t(row(a))),
                            col = as.vector(t(col(a)))) ) # 0.68 secs

system.time( a2<-expand.grid(col = seq(ncol(a)),
                             row = seq(nrow(a)))[,2:1] ) # 0.49 secs

system.time( a3<-data.frame(row=rep(seq(nrow(a)), each=ncol(a)),
                            col=rep(seq(ncol(a)), nrow(a))) ) # 0.59 secs

identical(a1, a2) && identical(a1, a3) # TRUE

#组成一个巨大的矩阵。。。
a既然有很多种方法可以剥猫皮，我将在
rep
的基础上再加入另一种变体：

data.frame(row=rep(seq(nrow(a)), each=ncol(a)), col=rep(seq(ncol(a)), nrow(a)))

…但要宣布“获胜者”，我认为你需要确定解决方案的时间：

# Make up a huge matrix...
a <- matrix(runif(1e7), 1e4)

system.time( a1<-data.frame(row = as.vector(t(row(a))),
                            col = as.vector(t(col(a)))) ) # 0.68 secs

system.time( a2<-expand.grid(col = seq(ncol(a)),
                             row = seq(nrow(a)))[,2:1] ) # 0.49 secs

system.time( a3<-data.frame(row=rep(seq(nrow(a)), each=ncol(a)),
                            col=rep(seq(ncol(a)), nrow(a))) ) # 0.59 secs

identical(a1, a2) && identical(a1, a3) # TRUE

#组成一个巨大的矩阵。。。
a smarty裤子的名字呢？expand.grid（col=seq（ncol（a）），row=seq（nrow（a））[，2:1]smarty裤子的名字呢？expand.grid（col=seq（ncol（a）），row=seq（nrow（a）））[，2:1]