R 如何从n维数组中选择子数组？

短版：

当n为任意值时，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，请跳过本文的其余部分。）

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假设

A

是一个数组，使得

dim（A）

是n>2的正整数（d1，d2，…，dn）的向量

例如：

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

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更一般地说，如果

---

1&leq；k1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)))
}

此函数为您“填充”其余部分：

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

它可以正确处理所有尺寸：

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

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

以及尺寸过多的类似错误：

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

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)))
}

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如果给出了

A

，您可以从

dim（A）

（在您的案例5 4 3 2中）和

n=length（dim（A））

（在您的案例4中）中获取“一切”。你还需要什么？@Christoph我想他是在限制自己决定

n

，包括使用

length（）

。这是对的@kjo？不清楚你想象传递给函数的是什么输入…无论如何，如果你为函数指定一个接口，函数本身会很自然地跟随，我想。。。例如，您可以有一个两列矩阵：一列用于dim索引（i_k中的下标），另一列用于选择（i_k中的值）。。。但实际上，这取决于你，应该在你的帖子中详细说明。@Christoph:我能回答你的问题的最好方法是提供以下练习：编写一个函数

f

，它以任意维数n>2的多维数组

a

作为参数，并返回所有（n-2）的列表-维子数组<代码> A[I，…，J] < /代码>，其中<代码> i < /> >和<代码> j>代码>范围内的所有有效下标为<代码> a <代码>。涵盖了吗？@r2evans:FWIW，Frank提到的案例在原始帖子中。是的，我现在看到了，30秒后修复好，所以30秒多一点。。。现在怎么样，kjo？谢谢。我从研究你的答案中学到了很多。我不知道

[

函数，也不知道可以混合布尔和整数下标（因此

TRUE

的行为类似于省略的下标）

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

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

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)))
}

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