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对应稀疏矩阵 转为 宽数据框，见

• 数据格式转换 | 稀疏矩阵3列还原为原始矩阵/数据框，自定义函数 df3toMatrix()

目的：比如查看鸢尾花整体的指标分布，4个指标分开，画到一个图中。每个品种画一个图。

1.数据整理：宽变长 手工版

dat0=iris
dat=unlist(dat0[,1:4]) |> as.data.frame()
colnames(dat)="val"
dim(dat) #600 1dat$obs= rep( rownames(dat0), times=ncol(dat0[,1:4]) )
dat$variation= rep( colnames(dat0[,1:4]), each=nrow(dat0[,1:4]) )
dat$Species= rep( dat0$Species, times=ncol(dat0[,1:4]) )
dim(dat) # 600   4
head(dat)
#                        val obs    variation Species
#Sepal.Length1 5.1   1 Sepal.Length  setosa
#Sepal.Length2 4.9   2 Sepal.Length  setosa

2.画图

colorset.types=ggsci::pal_npg()(5)[c(1,2,4,5)]
scales::show_col(colorset.types)
library(ggplot2)
ggplot(dat, aes(val, fill=variation))+geom_density(linewidth=1, alpha=0.5)+facet_grid(Species~., scale="free_y")+theme_bw(base_size = 14)+scale_fill_manual("Species", values = colorset.types, #breaks = my.breaks, labels=my.labels)+#scale_x_discrete(breaks = my.breaks, labels = my.labels) +labs(x="Length")

3. 原理

原理1：rep() 重复的方式，整体重复times=，每个元素分别重复 each=

rep(c("a", "b"), times=2) #"a" "b" "a" "b"
rep(c("a", "b"), each=2) #"a" "a" "b" "b"

原理2: 对数据框做 unlist() 默认是按列展开。
数学中矩阵是列向量。

> head(iris[1:2, 1:4])Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1          5.1         3.5          1.4         0.2
2          4.9         3.0          1.4         0.2
> unlist(iris[1:2, 1:4])
Sepal.Length1 Sepal.Length2  Sepal.Width1  Sepal.Width2 Petal.Length1 Petal.Length2  Petal.Width1  Petal.Width2 5.1           4.9           3.5           3.0           1.4           1.4           0.2           0.2 

End.