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法律学如何在 R 中将矩阵行转换为列表？
根据我们的目标，可能需要将矩阵行转换为列表，这意味着每一行都将成为列表的元素。这可以使用 as.list 函数来完成，但首先我们需要先转置矩阵，然后将其转换为数据帧。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，那么可以使用下面编写的命令将其行转换为列表 -
as.list(data.frame(t(M)))
示例 1
M1<−matrix(1:25,nrow=5) M1
输出
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 6 11 16 21 [2,] 2 7 12 17 22 [3,] 3 8 13 18 23 [4,] 4 9 14 19 24 [5,] 5 10 15 20 25
示例
as.list(data.frame(t(M1)))
输出
$X1 [1] 1 6 11 16 21 $X2 [1] 2 7 12 17 22 $X3 [1] 3 8 13 18 23 $X4 [1] 4 9 14 19 24 $X5 [1] 5 10 15 20 25
示例 2
M2<−matrix(rnorm(36),nrow=6) M2
输出
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 1.320181 0.17152409 −1.76634091 −0.48085533 −1.6186915 −1.4374249 [2,] −0.220481 −0.31776877 −2.16503900 −1.04481201 −1.2440593 −0.5943860 [3,] −0.138843 1.24491033 −0.23453374 0.09363227 0.1624981 −2.2085699 [4,] −0.535679 1.05556228 1.27692225 −1.00761472 −0.6388036 0.2438138 [5,] 1.563999 −0.08637959 −0.10161734 −3.03514376 −0.2729878 −0.4657192 [6,] 1.252191 2.09451091 −0.04484482 −0.96138526 1.2211188 −0.5685082
示例
as.list(data.frame(t(M2)))
输出
$X1 [1] 1.3201811 0.1715241 −1.7663409 −0.4808553 −1.6186915 −1.4374249 $X2 [1] −0.2204810 −0.3177688 −2.1650390 −1.0448120 −1.2440593 −0.5943860 $X3 [1] −0.13884303 1.24491033 −0.23453374 0.09363227 0.16249808 −2.20856995 $X4 [1] −0.5356790 1.0555623 1.2769222 −1.0076147 −0.6388036 0.2438138 $X5 [1] 1.56399912 −0.08637959 −0.10161734 −3.03514376 −0.27298782 −0.46571917 $X6 [1] 1.25219067 2.09451091 −0.04484482 −0.96138526 1.22111884 −0.56850819
示例 3
M3<−matrix(rpois(16,2),ncol=4) M3
输出
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 2 2 2 [2,] 0 5 1 3 [3,] 1 4 3 1 [4,] 0 1 4 2
示例
as.list(data.frame(t(M3)))
输出
$X1 [1] 1 2 2 2 $X2 [1] 0 5 1 3 $X3 [1] 1 4 3 1 $X4 [1] 0 1 4 2
示例 4
M4<−matrix(runif(25,2,10),nrow=5) M4
输出
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 9.470178 3.844069 3.126983 7.666309 8.801446 [2,] 4.517685 6.602599 6.353498 9.570915 2.854464 [3,] 5.104221 5.793673 4.875067 6.810684 2.926270 [4,] 2.694206 4.677686 8.749031 6.201677 4.149385 [5,] 2.085755 9.849269 9.084727 3.010815 7.153298
示例
as.list(data.frame(t(M4)))
输出
$X1 [1] 9.470178 3.844069 3.126983 7.666309 8.801446 $X2 [1] 4.517685 6.602599 6.353498 9.570915 2.854464 $X3 [1] 5.104221 5.793673 4.875067 6.810684 2.926270 $X4 [1] 2.694206 4.677686 8.749031 6.201677 4.149385 $X5 [1] 2.085755 9.849269 9.084727 3.010815 7.153298
示例 5
M5<−matrix(rexp(16),nrow=4) M5
输出
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1.4500225 1.2780952 3.8074267 0.5150933 [2,] 0.6914497 3.0919047 4.9547217 1.5925355 [3,] 0.6407890 0.1222374 1.3573294 1.1416469 [4,] 1.0918338 1.1835358 0.8053099 0.2225276
示例
as.list(data.frame(t(M5)))
输出
$X1 [1] 1.4500225 1.2780952 3.8074267 0.5150933 $X2 [1] 0.6914497 3.0919047 4.9547217 1.5925355 $X3 [1] 0.6407890 0.1222374 1.3573294 1.1416469 $X4 [1] 1.0918338 1.1835358 0.8053099 0.2225276
更新于： 2021 年 2 月 5 日
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