Question

简短版：

当 n 是任意的时，如何以编程方式从 n - 维数组中选择子数组？

（如果这个问题的简短版本足够清楚，请随意跳过本文的其余部分。）

假设A是一个数组，dim(A)是正整数的向量（ d ₁， d ₂，...， d _n）， n ＆gt; 2。

例如：

> d <- 5:2
> set.seed(0)
> A <- array(runif(prod(d)), dim = d)

此处数组A对应于前面给出的定义， n = 4， d _k = 6 - k ， k ∈{1,2,3,4}。

然后，如果1≤ i ≤ d ₁且1≤ j ≤ d < / em> ₂，表达式A[i, j … ]（其中…是 n 的占位符 - 2个逗号）计算为（ n - 2） - 维数组。

要继续上一个示例，如果我们将 i = 3且 j = 2，我的符号A[i, j … ]将表示（ n < / em> - 2 = 2） - 如下所示的维数组：

> A[3, 2, ,] [,1] [,2] [1,] 0.94467527 0.4785452 [2,] 0.01339033 0.7111212 [3,] 0.02333120 0.1293723

更一般地说，如果 1≤ķ <子> 1 ＆LT; ķ <子> 2 ＆LT; ...＆LT; ķ <子> 米 ≤名词的和 1≤ I <子> - [R ≤ d <子>ķ<子> - [R < / sub> ，∀ r ∈{1，... m }，然后是一般形式的表达式

A[ … i₁ … i₂ … … i_m … ]

...（其中…是索引序列 i _k和逗号）的占位符，计算结果为（ n - m ） - 维数组。

例如，

> d <- c(4, 2, 5, 4, 2, 7, 3) > set.seed(1) > A <- array(runif(prod(d)), dim = d) > A[3, 1, 4, , 1, 6, ] [,1] [,2] [,3] [1,] 0.5320469 0.77282382 0.18034186 [2,] 0.6817434 0.08627063 0.77227529 [3,] 0.8572805 0.32337850 0.63322550 [4,] 0.6555618 0.20578391 0.01257377

现在，人们可以写出像A[i, j … ]和A[ … i₁ … i₂ … … i_m … ]这样的表达式只有在知道 n 的情况下，A[i, j … ]才能完整填写（即填写所有...占位符）。

当然，当一个人以交互方式工作时，人们通常知道（或者很容易找到） n 是什么，并且可以使用这些知识来决定有多少逗号插入，例如，A[i, j … ]。但是，当编写代码以处理任意数量维的多维数组时，情况并非如此。

当一个人不知道 n 时，如何表达A[ … i₁ … i₂ … … i_m … ]和<DataGrid.Resources> <Style TargetType="DataGridRow"> <Style.Triggers> <Trigger Property="IsSelected" Value="True"> <Setter Property="Background"> <SolidColorBrush Opacity="0.3"/> </Setter> </Trigger> </Style.Triggers> </Style> </DataGrid.Resources>等选项？

Answer 1

也许这对你有用：

func <- function(ary, ..., drop = TRUE) {
  d <- length(dim(ary))
  dots <- list(...)
  if (length(dots) > d) stop("incorrect number of dimensions")
  rest <- rep(TRUE, d - length(dots))
  do.call(`[`, c(list(ary), c(dots, rest, drop = drop)))
}

使用您的数据：

d <- rev(2:5)
set.seed(0)
A <- array(runif(prod(d)), dim = d)

您通常需要知道要为正确的维度包含多少逗号：

A[3,2]
# Error in A[3, 2] : incorrect number of dimensions

此功能＆＃34;填写＆＃34;其余部分适合你：

func(A, 3, 2)
#            [,1]      [,2]
# [1,] 0.94467527 0.4785452
# [2,] 0.01339033 0.7111212
# [3,] 0.02333120 0.1293723

func(A, 3)
# , , 1
#           [,1]       [,2]      [,3]
# [1,] 0.3721239 0.21214252 0.6470602
# [2,] 0.9446753 0.01339033 0.0233312
# [3,] 0.1765568 0.59956583 0.8612095
# [4,] 0.7176185 0.79423986 0.3162717
# , , 2
#           [,1]       [,2]      [,3]
# [1,] 0.2936034 0.71251468 0.3531973
# [2,] 0.4785452 0.71112122 0.1293723
# [3,] 0.8394404 0.05893438 0.7317925
# [4,] 0.8643395 0.45527445 0.7155661

它正确处理所有维度：

A[3,2,1,1]
# [1] 0.9446753
func(A, 3, 2, 1, 1)
# [1] 0.9446753

同样存在太多维度的错误：

A[3,2,1,1,1]
# Error in A[3, 2, 1, 1, 1] : incorrect number of dimensions
func(A, 3, 2, 1, 1, 1)
# Error in func(A, 3, 2, 1, 1, 1) (from #4) : incorrect number of dimensions

编辑：以及我错过的部分。为了抓住空白，我们需要有一点乐趣。

func <- function(ary, ..., drop = TRUE) {
  d <- length(dim(ary))
  dots <- as.list(match.call()[-(1:2)])
  if (length(dots) > d) stop("incorrect number of dimensions")
  pf <- parent.frame()
  dots <- lapply(seq_along(dots), function(i) {
    x <- dots[[i]]
    if (missing(x)) TRUE else eval(dots[[i]], env = pf)
  })
  rest <- rep(TRUE, d - length(dots))
  do.call(`[`, c(list(ary), c(dots, rest, drop = drop)))
}

我有一个更简单的函数版本（没有lappy），但如果任何位置参数是变量副文字，它往往会失败。

d <- c(4, 2, 5, 4, 2, 7, 3)
set.seed(1)
A <- array(runif(prod(d)), dim = d)
A[3, 1, 4, , 1, 6, ]
#             [,1]      [,2]      [,3]
# [1,] 0.007668596 0.1818094 0.3278203
# [2,] 0.286473525 0.4119333 0.4825088
# [3,] 0.008869468 0.4767760 0.7649491
# [4,] 0.330141563 0.3438217 0.8710419
func(A, 3, 1, 4, , 1, 6)
#             [,1]      [,2]      [,3]
# [1,] 0.007668596 0.1818094 0.3278203
# [2,] 0.286473525 0.4119333 0.4825088
# [3,] 0.008869468 0.4767760 0.7649491
# [4,] 0.330141563 0.3438217 0.8710419
i <- 3
func(A, i, 1, 2+2, , 1, 6)
#             [,1]      [,2]      [,3]
# [1,] 0.007668596 0.1818094 0.3278203
# [2,] 0.286473525 0.4119333 0.4825088
# [3,] 0.008869468 0.4767760 0.7649491
# [4,] 0.330141563 0.3438217 0.8710419

如何从n维数组中选择子阵列？

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