如何对存储在 R 列表中的向量进行转置？
我们可以通过使用带有 do.call 的 Map 函数对存储在 R 列表中的向量进行转置。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，其中包含十个向量，那么我们可以使用下面给出的命令来转置这些向量 -
do.call(Map,c(f=c,LIST))
查看以下示例以了解其工作原理。
示例 1
要对存储在 R 列表中的向量进行转置，请使用下面给出的命令 -
List1<-list(x1=rpois(20,5),x2=rpois(20,1),x3=rpois(20,10))List1
如果您执行上面给定的命令，它会生成以下输出 -
$x1[1] 4 10 1 4 2 7 9 8 3 9 2 1 2 4 4 7 4 0 4 2
$x2
[1] 2 0 1 1 2 0 0 2 1 1 1 1 0 2 1 1 3 0 1 1
$x3
[1] 14 8 8 10 6 6 12 8 17 5 13 8 8 15 11 16 11 10 13 13
要对存储在 R 列表中的向量进行转置，请将以下代码添加到上述命令中 -
List1<-list(x1=rpois(20,5),x2=rpois(20,1),x3=rpois(20,10))输出结果do.call(Map,c(f=c,List1))
如果您将上述所有命令作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
[[1]]x1 x2 x3
4 2 14
[[2]]
x1 x2 x3
10 0 8
[[3]]
x1 x2 x3
1 1 8
[[4]]
x1 x2 x3
4 1 10
[[5]]
x1 x2 x3
2 2 6
[[6]]
x1 x2 x3
7 0 6
[[7]]
x1 x2 x3
9 0 12
[[8]]
x1 x2 x3
8 2 8
[[9]]
x1 x2 x3
3 1 17
[[10]]
x1 x2 x3
9 1 5
[[11]]
x1 x2 x3
2 1 13
[[12]]
x1 x2 x3
1 1 8
[[13]]
x1 x2 x3
2 0 8
[[14]]
x1 x2 x3
4 2 15
[[15]]
x1 x2 x3
4 1 11
[[16]]
x1 x2 x3
7 1 16
[[17]]
x1 x2 x3
4 3 11
[[18]]
x1 x2 x3
0 0 10
[[19]]
x1 x2 x3
4 1 13
[[20]]
x1 x2 x3
2 1 13
示例 2
要对存储在 R 列表中的向量进行转置，请使用下面给出的命令 -
List2<-list(y1=rnorm(20),y2=rnorm(20))List2
如果您执行上面给定的命令，它会生成以下输出 -
$y1[1] 0.05917548 1.02861792 0.18393866 0.15641054 0.48371132 -0.97462169
[7] -0.08079743 -0.46323450 1.93425942 -1.01678126 0.46897927 -0.17711315
[13] 0.22473314 -0.65702542 0.69822243 0.37815176 0.41582381 -0.18821946
[19] 1.43258693 0.22601076
$y2
[1] -1.3239608 -0.2197707 0.1915578 0.5647687 0.6934978 -0.6755007
[7] 0.9405100 -1.0617483 -0.7765754 -0.4334703 -0.5402686 0.8850059
[13] 1.5196022 1.0401178 1.5100634 0.7502288 0.3609667 2.5214306
[19] -0.6588718 0.7632775
要对存储在 R 列表中的向量进行转置，请将以下代码添加到上述命令中 -
List2<-list(y1=rnorm(20),y2=rnorm(20))输出结果do.call(Map,c(f=c,List2))
如果您将上述所有给定的代码片段作为单个程序执行，它会生成以下输出： -
[[1]]y1 y2
0.05917548 -1.32396077
[[2]]
y1 y2
1.0286179 -0.2197707
[[3]]
y1 y2
0.1839387 0.1915578
[[4]]
y1 y2
0.1564105 0.5647687
[[5]]
y1 y2
0.4837113 0.6934978
[[6]]
y1 y2
-0.9746217 -0.6755007
[[7]]
y1 y2
-0.08079743 0.94051002
[[8]]
y1 y2
-0.4632345 -1.0617483
[[9]]
y1 y2
1.9342594 -0.7765754
[[10]]
y1 y2
-1.0167813 -0.4334703
[[11]]
y1 y2
0.4689793 -0.5402686
[[12]]
y1 y2
-0.1771132 0.8850059
[[13]]
y1 y2
0.2247331 1.5196022
[[14]]
y1 y2
-0.6570254 1.0401178
[[15]]
y1 y2
0.6982224 1.5100634
[[16]]
y1 y2
0.3781518 0.7502288
[[17]]
y1 y2
0.4158238 0.3609667
[[18]]
y1 y2
-0.1882195 2.5214306
[[19]]
y1 y2
1.4325869 -0.6588718
[[20]]
y1 y2
0.2260108 0.7632775
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