不敢相信我以前从未在 R 中注意到这一点！
如果我转置一个向量，它不会像我期望的那样给出一个单列矩阵。
示例
test <- c(1, 2, 3, 4)
t(test)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 2 3 4
这在我的一个函数中造成了问题。
有什么解决方法吗？
【问题讨论】：
drop = FALSE。也许您在子集时会丢失函数中矩阵的维度，例如：mymat <- data[ , 1]，这样我们会丢弃暗淡，而是尝试使用mymat <- data[ , 1, drop = FALSE]。那么也许就不需要转置任何东西了。
标签： r
我们使用matrix 进行包装，默认情况下它提供一列
matrix(test)
# [,1]
#[1,] 1
#[2,] 2
#[3,] 3
#[4,] 4
正如?matrix 的文档所说
如果没有给出 nrow 或 ncol 之一，则尝试从数据长度和其他参数推断它。如果两者都没有给出，则返回一个单列矩阵。
另外，matrix 是带有dim 属性的vector，因此，另一种选择是分配dim 属性
dim(test) <- c(length(test), 1)
transpose 这样做的原因是根据?t
当 x 是向量时，它被视为一列，即结果是一个 1 行矩阵。
【讨论】：
test 是单行向量还是多行矩阵，你会使用什么方法？有什么方法可以同时翻转吗？我总是可以测试它是否是单行向量，但可能有更好的解决方案......
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