R、高次元アレイからサブマトリックスのシーケンスを選択する

Question

Aは、100 * 100 * 100 * 100の薄暗い4次元配列です。私はAの最後の2つの次元から10000の部分行列を選択したい。 BとCは長さ10000のベクトルです。これらは選択基準です。 BはAの行番号を指定し、Cは列番号を指定します。 forループで

A <- array(rnorm(100^4), dim=c(100,100,100,100)) 
B <- sample(nrow(A) , 10000 , repl = TRUE) 
C <- sample(ncol(A) , 10000 , repl = TRUE) 
D <- array(0, dim=c(10000,100,100)) 

：

system.time(
for (i in 1:10000){  
    D[i,,] <- A[B[i],C[i],,] 
}) 

user system elapsed 
10.20 0.14 10.34 

mapply有する：

sub_array <- function(b,c) return(A[b,c,,]) 
system.time(D <- mapply(FUN = sub_array, B, C, SIMPLIFY='array')) 

user system elapsed 
9.77 3.75 29.17 

も遅いです。それを行うより速い方法がありますか？ありがとう。

Answer 1

トリックは、Aを3Dアレイに戻して、「通常の」インデックス付けを使用することができます。

いくつかのサンプルデータ：

n <- 60 
A <- array(rnorm(n^4), dim=c(n,n,n,n)) 
B <- sample(nrow(A) , n^2 , repl = TRUE) 
C <- sample(ncol(A) , n^2 , repl = TRUE) 
D <- array(0, dim=c(n^2,n,n)) 

OPの方法：

system.time({ 
    D <- array(0, dim=c(n*n, n, n)) 
    for (i in 1:(n*n)) D[i,,] <- A[B[i],C[i],,] 
}) 
# user system elapsed 
# 2.33 0.08 2.41 

対処法：

system.time({ 
    d <- dim(A) 
    dim(A) <- c(prod(d[1:2]), d[3:4]) 
    D2 <- A[B + d[1]*(C-1),,] 
}) 
# user system elapsed 
# 0.37 0.06 0.44 

そして、我々は結果が同一であることを確認してください。

identical(D, D2) 
# [1] TRUE