r - 使用 R 将矩阵划分为 N 个大小相等的 block

Question

如何使用 R 将矩阵或数据帧划分为 N 个相同大小的块？我想水平切割矩阵或数据框。

例如，给定:

r = 8
c = 10
number_of_chunks = 4
data = matrix(seq(r*c), nrow = r, ncol=c)
>>> data

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    1    9   17   25   33   41   49   57   65    73
[2,]    2   10   18   26   34   42   50   58   66    74
[3,]    3   11   19   27   35   43   51   59   67    75
[4,]    4   12   20   28   36   44   52   60   68    76
[5,]    5   13   21   29   37   45   53   61   69    77
[6,]    6   14   22   30   38   46   54   62   70    78
[7,]    7   15   23   31   39   47   55   63   71    79
[8,]    8   16   24   32   40   48   56   64   72    80

我要剪了 data成 4 个元素的列表:

元素 1:

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    1    9   17   25   33   41   49   57   65    73
[2,]    2   10   18   26   34   42   50   58   66    74

元素 2:

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[3,]    3   11   19   27   35   43   51   59   67    75
[4,]    4   12   20   28   36   44   52   60   68    76

元素 3:

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[5,]    5   13   21   29   37   45   53   61   69    77
[6,]    6   14   22   30   38   46   54   62   70    78

元素 4:

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[7,]    7   15   23   31   39   47   55   63   71    79
[8,]    8   16   24   32   40   48   56   64   72    80

在 python 中使用 numpy，我可以使用 numpy.array_split .

Answer 1

这是在基础 R 中的尝试。使用 pretty 计算行序列的“漂亮”切割值.用 cut 对行号序列进行分类并返回在切割值处分割的序列列表 split .最后，使用 lapply 运行分割行值的列表。使用 [ 提取矩阵子集.

lapply(split(seq_len(nrow(data)),
             cut(seq_len(nrow(data)), pretty(seq_len(nrow(data)), number_of_chunks))),
       function(x) data[x, ])
$`(0,2]`
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    1    9   17   25   33   41   49   57   65    73
[2,]    2   10   18   26   34   42   50   58   66    74

$`(2,4]`
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    3   11   19   27   35   43   51   59   67    75
[2,]    4   12   20   28   36   44   52   60   68    76

$`(4,6]`
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    5   13   21   29   37   45   53   61   69    77
[2,]    6   14   22   30   38   46   54   62   70    78

$`(6,8]`
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    7   15   23   31   39   47   55   63   71    79
[2,]    8   16   24   32   40   48   56   64   72    80

将其滚动到一个函数中:

array_split <- function(data, number_of_chunks) {
  rowIdx <- seq_len(nrow(data))    
  lapply(split(rowIdx, cut(rowIdx, pretty(rowIdx, number_of_chunks))), function(x) data[x, ])
}

然后，您可以使用

array_split(data=data, number_of_chunks=number_of_chunks)

返回与上面相同的结果。

@user20650 建议的一个很好的简化是

split.data.frame(data,
                 cut(seq_len(nrow(data)), pretty(seq_len(nrow(data)), number_of_chunks)))

给我一个惊喜， split.data.frame当它的第一个参数是一个矩阵时，返回一个矩阵列表。