R cbind（1，<；数值>；）和cbind（1，<；矩阵>；）是否有一致的方法？

我正在使用一些代码，这些代码与以下简单脚本有着重要的相似之处：

scores <- matrix(rnorm(4*20), ncol=4,nrow=20)
result <- matrix(NA, ncol=2, nrow=20)
index <- as.logical(rbinom(20,1,.2))
result[index, 1:3] <- cbind(1, scores[index,3:4])

其中

和（索引）=0

：

> scores <- matrix(rnorm(4*20), ncol=4,nrow=20)
> result <- matrix(NA, ncol=3, nrow=20)
> index <- rep(FALSE, 20)
> result[index, 1:3] <- cbind(1, scores[index,3:4])
Warning message:
In cbind(1, scores[index, 3:4]) :
  number of rows of result is not a multiple of vector length (arg 1)
> #cbinding to a zero-row matrix returns an error

>评分结果索引结果[索引，1:3]#C绑定到零行矩阵会返回错误

这个问题的明显解决方案如下：

scores <- matrix(rnorm(4*20), ncol=4,nrow=20)
result <- matrix(NA, ncol=3, nrow=20)
index <- as.logical(rbinom(20,1,.1))
if(sum(index) > 1){
    result[index, 1:3] <- cbind(1, scores[index,3:4])
}else{
    if(sum(index) ==1){
        result[index, 1:3] <- c(1, scores[index,3:4])
    }
}

---

scores一般来说，将
drop=FALSE
添加到
mtx[1，]
调用可以避免单行提取和采用矩阵结构的后续操作出现的困难：

result[index, 1:2] <- cbind(1, scores[1, 3:4, drop=FALSE])  # no error
# Also adding a third column to avoid dimension mismatch
scores <- matrix(rnorm(4*20), ncol=4,nrow=20)
result <- matrix(NA, ncol=3, nrow=20)
index <- as.logical(rbinom(20,1,.2))
result[index, 1:3] <- cbind(1, scores[index,3:4, drop=FALSE])

result[index，1:2]另外，一般来说，如果应用程序对性能敏感，那么cbind会让你大失所望。好的一点——这是在批处理的环境中，所以我相信cbind会减慢速度。如果我编写了原始代码，我会在
data.table
中完成所有工作，但由于我只是修复和扩展其他人的代码，从头开始需要做很多工作……事实上，将零行对象分配给零行对象不会产生错误——它不会像您预期的那样产生任何效果。（尝试
索引
result[index, 1:2] <- cbind(1, scores[1, 3:4, drop=FALSE])  # no error
# Also adding a third column to avoid dimension mismatch
scores <- matrix(rnorm(4*20), ncol=4,nrow=20)
result <- matrix(NA, ncol=3, nrow=20)
index <- as.logical(rbinom(20,1,.2))
result[index, 1:3] <- cbind(1, scores[index,3:4, drop=FALSE])