假设我有一个矩阵,
while True:
if a <= b:
x = random.randint(-300, 301)
y = random.randint(-300, 301)
star(size, x, y, color)
drawer.hideturtle()
a += 1
continue
else:
break
screen.mainloop()
我可以像这样切割矩阵
mat <- matrix((1:9)^2, 3, 3)
如何将下标存储为变量?即> mat[2:3, 2]
[1] 25 36
应该是什么,
my_sub
> mat[my_sub]
[1] 25 36
获取“无效的下标类型”错误。向量将失去多维度。似乎这样的基本操作没有适合这种用法的原始类型。
我知道我可以通过向量寻址访问矩阵,这意味着从list
转换为[2:3, 2]
,但该映射假定了矩阵形状的知识。如果我只想要c(5, 6)
任何矩阵形状(假设它至少是那些尺寸),该怎么办?
答案 0 :(得分:3)
以下是一些替代方案。它们都推广到更高维数的阵列。
1)矩阵下标如果索引都是标量,除了可能的一个,如问题所示,那么:
mi <- cbind(2:3, 2)
mat[mi]
# test
identical(mat[mi], mat[2:3, 2])
## [1] TRUE
更高维度:
a <- array(1:24, 2:4)
mi <- cbind(2, 2:3, 3)
a[mi]
# test
identical(a[mi], a[2, 2:3, 3])
## [1] TRUE
可以使用以下方法扩展它以消除标量限制:
L <- list(2:3, 2:3)
array(mat[as.matrix(do.call(expand.grid, L))], lengths(L))
然而,鉴于(2)也使用do.call
,但避免了expand.grid
的需要,它似乎不必要地复杂。
2)do.call 此方法没有标量限制。 mat
和a
来自上方:
L2 <- list(2:3, 1:2)
do.call("[", c(list(mat), L2))
# test
identical(do.call("[", c(list(mat), L2)), mat[2:3, 1:2])
## [1] TRUE
L3 <- list(2, 2:3, 3:4)
do.call("[", c(list(a), L3))
# test
identical(do.call("[", c(list(a), L3)), a[2, 2:3, 3:4])
## [1] TRUE
通过定义:
可以使这更漂亮`%[%` <- function(x, indexList) do.call("[", c(list(x), indexList))
mat %[% list(2:3, 1:2)
a %[% list(2, 2:3, 3:4)
答案 1 :(得分:1)
使用which
参数arr.ind = TRUE
。
x <- c(25, 36)
inx <- which(mat == x, arr.ind = TRUE)
Warning message:
In mat == x :
longer object length is not a multiple of shorter object length
mat[inx]
#[1] 25 36
答案 2 :(得分:1)
这是一个有趣的问题。 subset
函数实际上可以提供帮助。您不能使用向量或列表直接对矩阵进行子集化,但您可以将索引存储在列表中并使用subset
来完成这一操作。
mat <- matrix(1:12, nrow=4)
mat[2:3, 1:2]
# example using subset
subset(mat, subset = 1:nrow(mat) %in% 2:3, select = 1:2)
# double check
identical(mat[2:3, 1:2],
subset(mat, subset = 1:nrow(mat) %in% 2:3, select = 1:2))
# TRUE
实际上,如果我们想将行和列索引存储在同一个列表中,我们可以编写一个自定义函数。
cust.subset <- function(mat, dim.list){
subset(mat, subset = 1:nrow(mat) %in% dim.list[[1]], select = dim.list[[2]])
}
# initialize a list that includes your sub-setting indexes
sbdim <- list(2:3, 1:2)
sbdim
# [[1]]
# [1] 2 3
# [[2]]
# [1] 1 2
# subset using your custom f(x) and your list
cust.subset(mat, sbdim)
# [,1] [,2]
# [1,] 2 6
# [2,] 3 7