在R语言中如何不重构矩阵转换矩阵内数据的类型？

假设你有一个6×4的逻辑型矩阵：

set.seed(4)
mat <- matrix(sample(c(T, F), 24, replace = T), ncol = 4)
mat

#       [,1]  [,2]  [,3]  [,4]
# [1,] FALSE  TRUE FALSE FALSE
# [2,]  TRUE FALSE FALSE  TRUE
# [3,]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
# [4,]  TRUE FALSE FALSE  TRUE
# [5,]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
# [6,] FALSE FALSE  TRUE  TRUE

当尝试将其转为整数型矩阵（FALSE对应0，TRUE对应1）时，直接调用as.integer()会把矩阵扁平化为一维向量，丢失原有的维度结构：

as.integer(mat)
# [1] 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1

虽然可以通过重构矩阵恢复结构，但这种写法不够简洁：

matrix(as.integer(mat), ncol = ncol(mat))

#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    0    1    0    0
# [2,]    1    0    0    1
# [3,]    1    1    0    1
# [4,]    1    0    0    1
# [5,]    1    1    0    1
# [6,]    0    0    1    1

更简洁的解决方案 #

以下几种方法可以直接修改矩阵类型，同时完整保留原矩阵的维度和结构：

1. 直接替换矩阵元素（最直观）

使用mat[]的方式赋值，能在不改变矩阵维度的前提下完成类型转换：

mat[] <- as.integer(mat)
mat

#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    0    1    0    0
# [2,]    1    0    0    1
# [3,]    1    1    0    1
# [4,]    1    0    0    1
# [5,]    1    1    0    1
# [6,]    0    0    1    1

2. 修改矩阵的存储模式

通过storage.mode()或mode()函数直接修改矩阵的底层存储类型，这种方式效率较高：

# 重新生成原矩阵（避免之前的修改影响）
set.seed(4)
mat <- matrix(sample(c(T, F), 24, replace = T), ncol = 4)

storage.mode(mat) <- "integer"
mat
# 输出结果与上述方法一致

或者用mode()：

mode(mat) <- "integer"

3. 使用as()进行类型转换（通用方法）

如果需要更通用的类型转换（比如转为其他矩阵类），可以用as()函数，若需要密集矩阵，可再转为普通矩阵：

set.seed(4)
mat <- matrix(sample(c(T, F), 24, replace = T), ncol = 4)

# 转为整数矩阵类
mat_int <- as(mat, "integerMatrix")
# 转为普通密集矩阵
mat_int <- as.matrix(mat_int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dan Lewer