转置之后的数据结构如下
他发现转置之后多了一行，也就是有了geneid这一行，和他预期的不符合。按照预期，geneid这一行应该是成为列名，而不是作为输出的第一行。那么，为什么会出现这个情况呢？这就需要从 t() 这个函数说起。
使用 ?t ，你会得到关于这个函数的函数说明。在函数的Detials部分中，有这样一段
即，数据框会先用 as.matrix() 转成矩阵格式，然后再引用 t() ，最终你对一个数据框使用 t() 函数时，你会得到一个矩阵，而非原先的data.frame.
举个例子:
因为矩阵要求存放的内容是同一种数据类型，对于输入的数据框而言，一般都会有字符串，数值这些，那么最终都会被转成字符串。
对于最开始的问题而言，因为原先的数据框的第一列是字符串，那么自然而然会把所有的数据都变成字符串，然后把第一列变成第一行。而如果要实现他真正的目的，需要先将第第一行变成行名，然后删掉第一行在转置，也就是
其结果就是先保证原来的数据框里面都是数值数据，而不是让第一列充当行名。
延伸一下，对于超过2维的数组，我们要用到 aperm 函数才能对数据进行转置。当然，超过二维的转置，你甚至都无法直观感受到这是一个什么过程。
#读取wet.txt需要转换的目标矩阵，显示原行列。本例中行为sample，列为otu
otu<-read.delim('E:\\R语言网络分析\\wet.txt',sep='\t',row.names=1)
otu1<-t(otu)
write.table(otu1,file='otu9.txt',sep='\t',row.names=T)
#读取wet.xlsx需要转换的目标矩阵，显示原行列。本例中行为sample，列为otu
library(openxlsx)
otu<-read_excel("E:\\R语言网络分析\\wet.xlsx")
otu1=t(otu)
##导出已转置文件到本地储存，此处导出的文件为Excel格式文件
write.xlsx(otu1,file="otu11.xlsx",sep='\t',row.names=T)
# 将otu1保存为csv文件
write.csv(otu1,file="otu11.csv")
library(openxlsx)
otu<-read_excel("E:\\R语言网络分析\\wet.xlsx")
head(otu)
class(otu)
otu1=t(otu)
write.xlsx(otu1,file="otu2.xlsx") ##导出已转置文件到本地储存，此处导出的文件为Excel格式文件
# 将otu1保存为csv文件
write.csv(otu1,file="otu5.csv")
R语言-数组到矩阵的转换1、问题：
有一个很大的三维数组，需要转换为一个矩阵，是否能在R中用循环语句或者其他方式实现？
三维数组（3, 2, 3）类似下面形式：
, , 1
[,1] [,2]
[1,]14
[2,]25
[3,]36
, , 2
[,1] [,2]
[1,]7 10
[2,]8 11
[3,]9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
希望转换后的矩阵(6, 3)如下：
1713
41016
2814
51117
3915
61218
2、解答：
基于问题数据的特点，可直接用行组合就可以，避免使用循环计算，在进行大数据处理时可显著提高处理效率。
可以看到最终数据呈横向扩展，而与第3维数据的个数无关。
1、假定有数据：
>a <- array(1:18, dim=c(3,2,3))
>a
, , 1
[,1] [,2]
[1,]14
[2,]25
[3,]36
, , 2
[,1] [,2]
[1,]7 10
[2,]8 11
[3,]9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
2、合成后的矩阵为：
>b<- rbind(a[1,,],a[2,,],a[3,,])
一句话搞定。
3、查看结果
>b
[,1] [,2] [,3]
[1,]17 13
[2,]4 10 16
[3,]28 14
[4,]5 11 17
[5,]39 15
[6,]6 12 18
4、使用更多数据测试：
>a <- array(1:24, dim=c(3,2,4))
>a
, , 1
[,1] [,2]
[1,]14
[2,]25
[3,]36
, , 2
[,1] [,2]
[1,]7 10
[2,]8 11
[3,]9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
, , 4
[,1] [,2]
[1,] 19 22
[2,] 20 23
[3,] 21 24
>b<-rbind(a[1,,],a[2,,],a[3,,])
>b
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]17 13 19
[2,]4 10 16 22
[3,]28 14 20
[4,]5 11 17 23
[5,]39 15 21
[6,]6 12 18 24
3、另外的方法
1、apply()
apply(x, 3, t)
apply()函数，可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。apply函数的使用格式为：
apply(x, MARGIN, FUN, ...)
其中，x为数据对象，MARGIN是维度的下标，FUN是由你指定的函数，而...则包括了任何想传递给FUN的参数。在矩阵或数据框中，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列。
2、aperm()
（1）aperm() 函数，Transpose an array by permuting its dimensions and optionally resizingit.
Transpose变换顺序
permute 序列改变，重新排列一个数组
该函数意即改变数组的维度顺序，维度1,2,3按不同顺序进行变换。
（2）array()函数，用法array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL)
array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))
将数组x维度改变（1->2,2->1,3->3）后：
aperm(x, c(2,1,3))
再变换成新的数组：
array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))
注意：
其实这样做有点多余，可直接应用数组变换：
array(x, c(6,3))
结果与上述方法结果一样。
如果是三维数量是4，则公式为：
array(x,c(6,4))
依此类推。
