行函数将矩阵转换为向量

Question

我有点困境，我在一个列表中保存了几个矩阵，每个矩阵的每一行都有一个峰值查找器函数在其上运行。这一切都很好，只有最终结果是保存在列表中的矩阵中的向量。我想要的是一个与我开始时类似的矩阵，但只是将列号标识为每行中的峰值。

我做了一个可重现的例子，我们从一个称为行的列表开始，这些被移动以将每个矩阵拆分为列表中的行。这是基于最大值范围的子集，然后使用峰值查找器功能来查找每行中的峰值。问题就在这里，因为数据格式发生了变化。我不需要峰必须保持在矩阵的同一列中，但我需要将每个矩阵中的每一行分开。就目前而言，我所能做的就是unlist，但是这样我就丢失了最初保存峰值的矩阵行。我不能通过ncol= 制作新矩阵，因为峰值的数量会有所不同.如果 NA 在数据中构成一个完整的矩阵，这绝对可以正常工作。

##function 1: from Quantmod pkg (source here in case mods should be made to the function)
em.peaks <-
function(x, thresh=50) {
  pks <- which(diff(sign(diff(x, na.pad=FALSE)),na.pad=FALSE) < 0) + 2
  if( !missing(thresh) ) {
    if(sign(thresh) < 0)
      thresh <- -thresh
    pks[x[pks-1]-x[pks] > thresh]
  } else pks
}

##function 2: for subsetting data in a given range (by @konrad-rudolph)
between = function (x, lower, upper){
    x >= lower & x <= upper }

set.seed(42)

rows<- list()
for (i in 1:10)
{ rows[[i]] <- matrix ( sample.int ( 100, 10*10, TRUE), 10, 10) }

for (i in 1:10)
{ rows[[i]] <- do.call ( rbind, lapply ( rows, function(x) x[i,] )) }

for (i in 1:10)
{ rows[[i]] <- rows[[i]][ between ( apply ( rows[[i]], 1, max), 95, 100), ] }

mypeaks <- list()
for (i in 1:10)
{ mypeaks[[i]] <- matrix ( apply ( rows[[i]], 1, FUN = em.peaks )) }

mypeaks[[1]][c(1:3),]


for (i in 1:10)
{ mypeaks[[i]] <- t ( mypeaks[[i]] ) }

mypeaks[[1]]

for (i in 1:10)
{ mypeaks[[i]] <- matrix ( unlist ( mypeaks[[i]] ), ncol = length ( mypeaks[[i]] )) }

mypeaks[[1]]

我希望在 mypeaks[[1]] 中看到的是 3x4 矩阵（有一些空格），尽管我的输出是一维向量。

Answer 1

试试

row.em.peaks <- function(m){
  s <- apply(m, 1, FUN = em.peaks )
  n <- max(lengths(s))
  do.call(`rbind`, lapply(s, function(i)`length<-`(i, n)))
}
mypeaks <- lapply(rows, row.em.peaks)
mypeaks[[1]]
#     [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,]    3    6   NA   NA
#[2,]    3    6    8   NA
#[3,]    4    6    8   10