Python 增加R中向量或矩阵的一个维度

在Python中，我们有一个名为

np.newaxis

的函数，它增加了原始数组的一个维度。我只是想知道R中是否有相同的功能。例如，如果我有一个普通向量，它将返回行向量或列向量

我正在尝试将Python代码转换为R，下面是一个示例：

delta_weights_i_h += hidden_error_term * X[:,None]
delta_weights_h_o += output_error_term * hidden_outputs[:,None]

我真的不知道如何将

X[：，None]

转换成R

---

谢谢你的帮助

如果X是向量，则可以使用

dim（）

和

length（）

函数添加维度

X <- 1:5
X
##[1] 1 2 3 4 5

dim(X) <- c(length(X), 1)
X
##     [,1]
##[1,]    1
##[2,]    2
##[3,]    3
##[4,]    4
##[5,]    5

---

X向量已经是R中的列向量。。那么，增加维度是什么意思？例如，如果你有一个2*3的矩阵，那么python会产生什么结果呢？你可以看看
abind
packageIf
dim（m）
给出了
[1]43
，然后
dim（m）通常，
dim（m）=c（dim（m），1）
会给
m添加一个维度（至少需要从2开始，向量只有长度，而不是维数）。但是如果你希望新的维度在中间某个地方，你必须指定或定义它在哪里的一些逻辑。然后<代码> A=函数（x）{if（是！.x（数组）（x））返回（如矩阵（x））；
X <- matrix(1:6, ncol=2)
X
##     [,1] [,2]
##[1,]    1    4
##[2,]    2    5
##[3,]    3    6

dim(X) <- c(dim(X)[1], 1, dim(X)[-1])
dim (X)
##[1] 3 1 2


X
#, , 1
#
#     [,1]
#[1,]    1
#[2,]    2
#[3,]    3
#
#, , 2
#
#     [,1]
#[1,]    4
#[2,]    5
#[3,]    6