Question

让X成为N个D矩阵。从n选择大小为d的子矩阵会返回这些维度的矩阵，除非 n和d中的至少一个等于1，其中我们得到一个向量的情况。有趣的是，即使n和d中的一个为0，另一个不 1，R仍会返回正确尺寸的矩阵。

现在，如果我们确定n!=1，则执行cbind(X[row.subset,col.subset])将返回正确维度的矩阵，无论是d==1还是n=length(row.subset)和d=length(col.subset) { {1}}）。如果我们确定d!=1，那么我们可以使用rbind(...)。但是，如果n和d都可以为1，那么这两种方法都不会起作用，因为我们可能会意外地将行转换为列，反之亦然。

据我所知，总是获得正确维度矩阵的一种方法是调用matrix(X[row.subset,col.subset],nrow=n,ncol=d)。但是，它并不觉得这应该是正确的方法，而且我不相信没有性能损失。是否有更“原生”的解决方案？

这是一个有效的例子：

N <- 6
D <- 3
X <- matrix(rnorm(N*D),ncol=D)

dim(X[1:2,1:2]) #returns 2 2
dim(X[1:2,1]) #returns NULL, this is a vector

dim(cbind(X[1:2,1])) #returns 2 1
dim(cbind(X[1,1:2])) #returns 2 1, but we'd like it to be 1 2

dim(rbind(X[1,1:2])) #returns 1 2
dim(rbind(X[1:2,1])) #returns 1 2, but we'd like it to be 2 1

row.subset <- 1:4
col.subset <- 2
#I _think_ this is always correct, but it's verbose:
matrix(X[row.subset,col.subset],nrow=length(row.subset),ncol=length(col.subset))

提前致谢。

Answer 1

如果您不想简化矩阵子集到向量，只需告诉[不要丢弃维度：

> dim(X[1:2,1, drop=FALSE])
[1] 2 1
> dim(X[1,1:2, drop=FALSE])
[1] 1 2

有关详细信息，请参阅?"["。

选择矩阵列（相应的行）作为Nx1（相应的1xD）矩阵，而不是矢量

1 个答案: