有人可以向我解释product_image，matrix和data.frame之间的列引用的区别吗？我正在研究每个类使用哪种语法，但我不明白它们是如何/为什么不同。
采用10x10矩阵
data.table我将填写第二栏来演示：
foo <- matrix( nrow = 10, ncol = 10 )
现在我可以使用foo[,2] <- rnorm(10)
head( foo, 3 )
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] NA -0.4688874 NA NA NA NA NA NA NA NA
[2,] NA -1.0273370 NA NA NA NA NA NA NA NA
[3,] NA -0.3981627 NA NA NA NA NA NA NA NA
引用第二列，但foo[,2]只返回一个单元格，在本例中为NA：
foo[[2]]如果我将矩阵更改为数据帧，则两种引用方法都有效：
foo[,2]
[1] 0.18340527 0.46511236 -2.43277107 0.13260218 0.20227436 -0.57518392 -0.62211864 2.00239088 -0.09561907 0.67536428
foo[[2]]
[1] NA
现在，如果我只转换为foo <- data.frame( foo )
foo[,2]
[1] -0.4688874 -1.0273370 -0.3981627 -0.2207062 0.5711004 1.1085851 -1.3343338 0.2337622 -1.0632469 -0.9783714
foo[[2]]
[1] -0.4688874 -1.0273370 -0.3981627 -0.2207062 0.5711004 1.1085851 -1.3343338 0.2337622 -1.0632469 -0.9783714
，则第二种方法有效，第一种方法返回值2（根本不在表中）：
data.table所以我的问题是，为什么不同类的语法不同？是否有一个适用于所有3个类的特定语法，或者在知道如何调用引用之前我们是否需要知道/检查表格类？
编辑：这里有趣的是行引用在各个类中更加一致。
分别对于matrix，dataframe和data.table：
foo[,2]
[1] 2
foo[[2]]
[1] -0.4688874 -1.0273370 -0.3981627 -0.2207062 0.5711004 1.1085851 -1.3343338 0.2337622 -1.0632469 -0.9783714
答案 0 :(得分：0)
自从在这里发布这个问题后我学到了一些东西（得到了评论者的大量帮助！），这些帮助我理解了我提到的差异。如果有人可以澄清我在这里遇到的任何问题，我会很感激：
类matrix，data.frame和data.table的对象都是list对象，但它们之间的区别很重要。
data.frame或data.table对象的每一列都是“引擎盖下”列表中的一个元素，这意味着可以像列表元素一样提取列因此，foo[[2]]非常适合调用这两个类中的第二列。
matrix的不同之处在于每个单元格都是列表中的一个元素，这意味着foo[[2]]只会检索一个单元格，而不是一列（把我们带到......）。
构成matrix的那些列表项按列“填充”（从上到下，从左到右），因此调用foo[[2]]正在检索第二个item，位于第1列的第2行。
由于matrix也有维度，因此foo[,2]被视为引用第二列，与data.frame对象一样。
data.table对象（直到最近，见下一点）对调用foo[,2]没有特别合理的响应，并返回值2，而不管它所引用的数据，我找不到任何理由。
截至data.table软件包的最新更新（从1.9.8开始，我认为？感谢维护者！）语法foo[,2]现在在逻辑上被接受为{{1因此导致我的问题的一些混乱已被取代！
总之：
我在问题中提到的所有对象实际上都是列表（这意味着我现在在评论中得到了@ N8TRO的笑话，之前我天真地忘记了它），data.frame和{{ 1}}包含每列的列表元素，以及包含每个单元格的列表元素的data.table（这使data.frame调用现在对我有意义。）
提到的所有对象都有维度，这意味着（截至最近的matrix包更新）[[语法对所有3个类的工作方式相同。 YAY！
非常感谢评论者指出我正确的方向（以及我现在开的笑话）。我希望这可能会帮助将来遇到同样困惑的人。