4d配列を3次元配列に変換する方法

Question

これはおそらく簡単な質問です。しかし、私は本当に苦労していますので、大変助かりました。

私は3dデータに変換したい4dデータを持っています。データには次の属性があります。

lon <- 1:96 
lat <- 1:73 
lev <- 1:60 
tme <- 1:12 

data <- array(runif(96*73*60*12), 
       dim=c(96,73,60,12)) # fill with random test values 

最初のいくつかのレベル（1：6など）の平均を計算します。新しいデータは次の形式になります。

new.data <- array(96*73*12), dim=c(96,73,12)) # again just test data 

しかし、データの最初の5つのレベルの平均値が含まれます。現時点で私がそれを有効にする唯一の方法は、最初の5つのレベルのそれぞれを抽出し、それらの合計を5で割って平均を得る非効率なループを書くことです。

私が試してみました：素敵な私ALL垂直レベルの平均を与えるが、わずか数の平均値を取得するために第3次元をサブセットする方法を理解することはできません

new.data <- apply(data, c(1,2,4), mean) 

！例えば

new.data <- apply(data, c(1,2,3[1:5],4), mean) # which returns 
    Error in ds[-MARGIN] : only 0's may be mixed with negative subscripts 

私はいくつかの助けに絶望的です！私はあなたの用語を理解していればインデキシング（「[」の適切な使用）と

Answer 1

applyは、三次元の最初の6つのレベルのmeanために十分であるべきである。

> str(apply(data[,,1:6,] , c(1,2,4), FUN=mean)) 
num [1:96, 1:73, 1:12] 0.327 0.717 0.611 0.388 0.47 ... 

これは96×73を返します12マトリックス。

Answer 2

@DWinの回答に加えて、私はplyrパッケージをお勧めします。パッケージは、applyのような機能を提供します。 applyの肛門は、plyr関数aaplyです。 plyr関数の最初の2文字は、入力と出力のタイプを指定します（aaの場合）arrayとarrayです。

> system.time(str(apply(data[,,1:6,], c(1,2,4), mean))) 
num [1:96, 1:73, 1:12] 0.389 0.157 0.437 0.703 0.61 ... 
    user system elapsed 
    2.180 0.004 2.184 
> Library(plyr) 
> system.time(str(aaply(data[,,1:6,], c(1,2,4), mean))) 
num [1:96, 1:73, 1:12] 0.389 0.157 0.437 0.703 0.61 ... 
- attr(*, "dimnames")=List of 3 
    ..$ X1: chr [1:96] "1" "2" "3" "4" ... 
    ..$ X2: chr [1:73] "1" "2" "3" "4" ... 
    ..$ X3: chr [1:12] "1" "2" "3" "4" ... 
    user system elapsed 
40.243 0.016 40.262 

この例では、それはapplyよりも遅いですが、いくつかの利点があります。パッケージは並列処理をサポートしており、結果はまたはlist（プロットの場合はggplot2）に出力され、進行状況バー（長時間実行されているプロセスに適しています）が表示されます。この場合、私はまだパフォーマンスのために申し込みをしていますが。

plyrパッケージの詳細については、this paperを参照してください。この例では、aaplyのパフォーマンスが悪いと誰かがコメントできますか？