按 R 中 3D 矩阵中的列值过滤

Question

编辑：我已经包含了一个可重现的示例。

我正在尝试在我的一个矩阵中进行一些简单的操作。我的矩阵是包含捕获-重新捕获数据的 3D 数组。

行是个人 从 1 到 7 的列是采样时间（年） 第8栏个人性别：1男2女

libray(abind)
CH <- array(c(1,0,1,1,1,1,0), dim = c(5,7,10))
sex <- c(1,1,2,2,1)
CH_with_sex <- abind(CH, array(sex, replace(dim(CH), 2, 1)), along = 2)

CH_with_sex

, , 1

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,]    1    1    1    0    0    1    1    1
[2,]    0    0    1    1    1    1    1    1
[3,]    1    1    1    1    0    0    1    2
[4,]    1    0    0    1    1    1    1    2
[5,]    1    1    1    1    1    0    0    1

, , 2

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,]    1    1    1    0    0    1    1    1
[2,]    0    0    1    1    1    1    1    1
[3,]    1    1    1    1    0    0    1    2
[4,]    1    0    0    1    1    1    1    2
[5,]    1    1    1    1    1    0    0    1

dim(CH_with_sex)
[1]  5  8 10

我的目标是将男性和女性从这个 3D 阵列中分离出来，并有 2 个不同的阵列：一个用于男性，另一个用于女性。我想通过过滤第 8 列来实现它，但我找不到这样做的方法。我最终会破坏或丢失矩阵结构。有什么建议吗？

我想要的男性输出是这样的：

, , 1

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,]    1    1    1    0    0    1    1    1
[2,]    0    0    1    1    1    1    1    1
[3,]    1    1    1    1    1    0    0    1

, , 2

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,]    1    1    1    0    0    1    1    1
[2,]    0    0    1    1    1    1    1    1
[3,]    1    1    1    1    1    0    0    1

这对于女性来说：

, , 1

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,]    1    1    1    1    0    0    1    2
[2,]    1    0    0    1    1    1    1    2


, , 2

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,]    1    1    1    1    0    0    1    2
[2,]    1    0    0    1    1    1    1    2

Answer 1

这里，x 是您的三维数组 CH_with_sex，l 是两个三维数组的列表，按性别划分 x。

d <- dim(x)
f <- function(i) x[i, , , drop = FALSE]
l <- c(tapply(seq_len(d[1L]), x[, d[2L], 1L], f, simplify = FALSE))

dim(l[[1]])
## [1]  3  8 10
dim(l[[2]])
## [1]  2  8 10