假设数组变量为a：


如果你理解了上面这个方法的要点：矩阵本质上是向量，就可以把程序精简为：

非常感谢你的详细解答！

基于楼主数据的特点，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。

1、假定有数据：
> a <- array(1:18, dim=c(3,2,3))
> a
, , 1

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

, , 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,]    1    7   13
[2,]    4   10   16
[3,]    2    8   14
[4,]    5   11   17
[5,]    3    9   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,]    1    4
[2,]    2    5
[3,]    3    6

, , 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,]    1    7   13   19
[2,]    4   10   16   22
[3,]    2    8   14   20
[4,]    5   11   17   23
[5,]    3    9   15   21
[6,]    6   12   18   24

多谢，这个角度我还没想到。

非常感谢两位热心帮忙！我从其他论坛也咨询到了另外两种解决方案，列到下面：

（一）
>> x <- array(1:18, dim=c(3, 2, 3))
>> x
> , , 1
>
>      [,1] [,2]
> [1,]    1    4
> [2,]    2    5
> [3,]    3    6
>
> , , 2
>
>      [,1] [,2]
> [1,]    7   10
> [2,]    8   11
> [3,]    9   12
>
> , , 3
>
>      [,1] [,2]
> [1,]   13   16
> [2,]   14   17
> [3,]   15   18
>
>> apply(x, 3, t)
>      [,1] [,2] [,3]
> [1,]    1    7    13
> [2,]    4   10   16
> [3,]    2    8    14
> [4,]    5   11   17
> [5,]    3    9    15
> [6,]    6   12   18

（二） use aperm() (array index permuation):
  
> array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))

       [,1] [,2] [,3]
  [1,]    1    7    13
  [2,]    4   10   16
  [3,]    2    8    14
  [4,]    5   11   17
  [5,]    3    9    15
  [6,]    6   12   18