こんにちは、ミントです
前回は、Ｒで行列の計算をやりました
行列の前にやったベクトルは、その要素が行または列番号として指定される「 １次元 」のデータ構造でした
行列は、その要素が行と列番号で指定される「 ２次元 」のデータ構造でした
１次元（ベクトル） → ２次元（行列）
とくると、今度は３次元かな？って思いますよね
そのとおりです！
今回は、３次元以上のデータも表現できる「 配列（アレイ array） 」をやりたいと思います
３次元以上のデータも扱えるということで、配列は、１次元、２次元も扱えます
本記事の概要 [表示]
Ｒで配列（アレイ array）をつくってみる
Ｒで配列をつくるには、「 array ( ) 関数 」を使います
array ( 配列に入れたいデータ, データの次元) という形で指定します
１次元の配列をつくってみる
１から１２の整数値を、arr1 というオブジェクトに代入しています
このとき、dim = c(12) として、１次元を指定しています
ん？１２と指定したから、１２次元じゃないの？
って思うかもしれませんが、そうではないんです
dim = c(12) では、dim の要素数が次元に対応します
c(12)は、つまり12という数値が１つなので、１次元なのです
１次元で、１つの次元に１２個データが入りますよ～という意味になります
この点は、１次元ではわかりにくいので、２次元をみてみましょう
２次元の配列をつくってみる
こんどは、次元 dim = c ( 2, 6 ) と指定しました
すると、ピンク色の結果を見ると、２行６列の行列（２次元）データとして代入されていることがわかります
１次元のところで書いたように、dim = c ( 2, 6 ) は２つの数値２，６をもっています。この配列は２次元で、それぞれの次元には、２個、６個の数値をもつことができる、という意味になっています
次元の感覚はつかめましたでしょうか？
ほかの例をもあげてみますので、感覚をつかんでくださいね
こちらも２次元で、それぞれの次元に３個と４個のデータをもつように指定しました
結果は、３行４列の行列になっていますね
つぎの例では６行２列の行列をつくっています
いかがでしょうか？これで２次元の配列はつかめたんではないでしょうか
３次元の配列をつくる
３次元配列は、次元dim に３つの数値を指定すれば作れます
次元を dim = c ( 2, 2, 3 ) と３個の数値を指定したので、３次元となり、それぞれの次元に、２個、２個、３個のデータを含んでいます
ピンク色の結果表示をみると、２行２列の行列が３個できていることがわかります
ほかの例も示しておきますね
１行４列の行列が３個ある配列ができました。要素数４のベクトルが３つできた、とみることもできますね
この例では、２行３列の行列が２つできています
３次元配列の感覚もつかめてきたのではないでしょうか
ここでちょっと疑問をもった方もおられるのではないでしょうか
上の例では、データ数が１２個で、各次元のデータの個数が１２個をうまく格納できる個数になってます
- １２ ＝ ２ × ２ × ３
- １２ ＝ １ × ４ × ３
- １２ ＝ ２ × ３ × ２
という感じになってます
じゃあたとえば、 次元を ２ × ５ × ２ ＝ ２０ のように、全データ数の１２個に合わないように指定したらどうなるでしょうか？
データの個数と次元の指定の関係
配列に入れたかった１２個の数値は、２番目の行列の１列目までにすべて含まれています
そのあと、２番目の行列の２列目からは、また１，２，３・・・と１２個のデータが最初から繰り返して代入されています！
本来指定した１から１２の整数だけでなく、再び１から配列の要素がうまるまで、繰り返して使われています。そして特にエラーの表示などはありません
つまり、Ｒで配列を生成させるときは、データ数と次元に注意！気づかないまま使っていると、その後の計算で思わぬエラーを起こしてしまうかもしれないからです
じつは以前ベクトルでも同じ現象がありました
Ｒは、足りない値を自動的に満たしてくれるので、親切と言えるかもしれませんが、間違ったまま気づかないで計算を進めてしまうリスクもあります
このことは頭の片隅においておくといいかなぁと思います
というわけは、今回「 配列 」は、ベクトルや行列を含んだデータ構造であることが分かりました
Ｒにおいては、データは基本的に「 １次元のベクトル 」で表現されています。それに「 次元 」という指定をつけることで、２次元の行列だったり３次元以上の配列などを作ることができるわけです
そのときには、データ数と各次元の要素数に気をつけましょうね！ということもやりました
というわけで、今回はＲで配列（アレイ）を作ってみました
Rには、「データフレーム」というデータ構造があります↓
こちら無料で読めます↓
