R？

在R中，我听说向量是组织信息的一种“基本”方式，因为很多其他东西都是用向量来定义的，但向量不是用很多其他东西来定义的。矩阵也是基本的吗？矩阵和向量之间是否存在某种关系（也许R类似于C#，因为矩阵只是一个添加了一条微小指令的向量？

矩阵（参见

？矩阵

，以及更一般的

？数组

）是按行或按列绑定在一起的向量

m <- matrix(0, 2, 2)
m
      [,1] [,2]
[1,]    0    0
[2,]    0    0

但是单个列（或行）不再是

矩阵

，在某种程度上，我们“回到”了

向量

类

is.vector(m[, 1]) # you can also try is.matrix(m[, 1])
[1] TRUE

因此，在提取单个行/列时，

矩阵

类被“删除”。如果您不想保留它，您仍然可以：

m[, 1, drop=FALSE]

这非常有用，例如，在您希望保持

apply

兼容性的情况下，以及在提取的行/列数可能为1的情况下。例如，基于条件或其他任何条件对矩阵进行子集划分：

# this returns an error as m[, 1] is no longer a matrix
apply(m[, 1], 1, length)
Error in apply(m[, 1], 1, length) : dim(X) must have a positive length

# but this works like a charm
apply(m[, 1, drop=FALSE], 1, length)
[1] 1 1

最后，还有更细粒度的向量类，称为“原子”（参见

？vector

），它们由

类返回：

class(m[, 1])
[1] "numeric"

class(m[, 1]>1)
[1] "logical"

如上所述：

class(m[, 1, drop=FALSE])
[1] "matrix"

有关详细信息，请参见
？数组
是的，矩阵是具有维度的向量。但是不要依赖于
is.vector（）
来告诉你这一点。
class(m[, 1, drop=FALSE])
[1] "matrix"