我现在5×12的数据，我想把它变成5×3（1×4）的向量，最后组成矩阵，请用R语言实战）

可以使用R语言中的`matrix()`和`apply()`函数来实现。假设原始数据为`data`，则可以按照以下步骤进行转换：

# 原始数据
data <- matrix(1:60, nrow = 5)

# 按照要求转换数据
new_data <- matrix(apply(data, 1, function(x) {
  c(x[1:4], x[5:8], x[9:12])
}), nrow = 5, byrow = TRUE)

# 输出结果
print(new_data)

这里通过`apply()`函数遍历每一行数据，然后将每行数据按照要求进行拆分和组合，最后得到转换后的矩阵。

相关问题

matlab中，A=[1,1,2,3,4;2,1,a,b,c;3,k,2,3,4;4,g,2,3,4],我希望以A中第二列作为为搜索，把第二列中数值相同的数对应的那几行数据提取出来，变成一个新的向量

可以使用逻辑索引来实现这个功能：

% 假设要搜索的值为 x，可以将 x 赋值给变量 value
value = A(2,1); 

% 使用逻辑索引提取对应的行
result = A(:, A(2,:) == value);

这里，`A(2,:)` 表示提取 A 矩阵的第二行，`A(2,:) == value` 表示寻找第二行中值等于 `value` 的元素并返回一个逻辑向量（即对应位置为 `true` 或 `false`），然后使用逻辑索引 `A(:, A(2,:) == value)` 提取对应的行。最终的结果 `result` 就是一个由对应行组成的新矩阵。

填充右边的Student函数，完成以下功能： 在k维空间中，给定n个样本向量（组成数组X）和一个权重数组p（有n个数据），计算所有样本向量按权重p的加权平均。 参数说明 X：numpy二维数组，由n个样本向量组成的数据矩阵，形状是(n,k)。 p：numpy一维数组，由n个数组成，表示权重，形状是(n,)。 返回要求 返回所有样本向量的加权平均，numpy一维数组，形状是(k,)。 注意 p不表示概率，仅表示权重，可能大于1。

import numpy as np

def Student(X, p):
    # 计算加权平均
    weighted_X = np.multiply(X, p.reshape(-1,1))
    return np.sum(weighted_X, axis=0) / np.sum(p)

解释：首先，我们需要将样本向量与权重相乘得到加权样本向量矩阵。这可以通过 `numpy.multiply()` 函数实现，其中 `reshape(-1,1)` 将权重数组从一维变为列向量。接下来，我们使用 `numpy.sum()` 函数计算加权样本向量矩阵的每列之和，即加权平均向量。最后，我们将加权平均向量除以权重数组之和，以获得最终加权平均向量。