如何将多维下标存储为R中的变量

Question

假设我有一个矩阵，

mat <- matrix((1:9)^2, 3, 3)

我可以像这样对矩阵进行切片

> mat[2:3, 2]
[1] 25 36

如何将下标存储为变量？即my_sub应该是什么，这样

> mat[my_sub]
[1] 25 36

list 出现“无效的下标类型”错误。向量将失去多维性。似乎这样一个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[2:3, 2] 转换为c(5, 6)，但该映射假定了解矩阵形状。如果我只是想要任何矩阵形状的[2:3, 2]（假设它至少是那些尺寸）怎么办？

Answer 1

这里有一些替代方案。它们都可以推广到更高维的数组。

1) 矩阵下标 如果索引都是标量，除了可能是一个，如问题中所示，那么：

mi <- cbind(2:3, 2)
mat[mi]

# test
identical(mat[mi],   mat[2:3, 2])
## [1] TRUE

在更高维度：

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 但避免了对 expand.grid 的需要，它似乎不必要地复杂。

2) do.call 这种方法没有标量限制。 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

这可以通过定义变得更漂亮：

`%[%` <- function(x, indexList) do.call("[", c(list(x), indexList))
mat %[% list(2:3, 1:2)
a %[% list(2, 2:3, 3:4)

Answer 2

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

Answer 3

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 来解决问题。

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，如果我们想将行索引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