R 获取矩阵的最后一个元素

假设我有以下矩阵

M <- matrix(1:9, 3, 3)
M
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    4    7
# [2,]    2    5    8
# [3,]    3    6    9

---

有更好的方法吗？

R中的矩阵只是一个带有

dim

属性的向量，所以您可以将其子集为一个

M[length(M)]
## [1] 9

---

不过（正如@James所提到的），如果您想保持矩阵结构，您的解决方案可以更一般，因为您可以添加

drop=FALSE

M[nrow(M), ncol(M), drop = FALSE]
#      [,1]
# [1,]    9

不过，我的解决方案也可以使用

dim以类似的方式进行修改，我宁愿这样做：

tail(c(M),1)
# [1] 9

要做到这一点并避免不必要地重复对象名（或愚蠢的打字错误），一种方法是使用管道。他喜欢这样：

require(magrittr)
M %>% .[nrow(.), ncol(.)]
##[1] 9
M %>% `[`(nrow(.), ncol(.))
##[1] 9
M %>% extract(nrow(.), ncol(.))
##[1] 9

这些方法是等效的，因此您可以选择您觉得更直观的方法
 但是op提出的方法是完全正确的，并且稍微不会混淆目标。@Roland我同意它是“正确的”，但我认为op没有意识到他只处理向量，并且在R中处理矩阵时需要意识到这一点。我的评论只是一个增编。我已经投了赞成票（并且一直在准备相同的答案）。@DavidArenburg-Benchmark明确表示我可以继续使用M[长度（M）]。谢谢lot@SamuelAlexander这里没有“权利”。所有方法都可以使用，其中三种方法在几乎所有用途上都具有相同的性能。这也是一个很好的解决方案，但您应该解释一下，
c
删除所有属性（包括
dim
属性），从而将矩阵强制为原子向量
as.vector
通常更适合这样做（我记得B.Ripley对此的引用）。有趣的是，还没有经历过
c
和
as.vector
as.vector
之间的属性撤销。如果结果是原子的，那么vector也会删除所有属性。使用它的原因是代码更清晰。@罗兰此方法的主要问题是
c
创建了整个矩阵的副本，您可以使用
traceem
进行验证。虽然优点是，当我们想要选择多个值时，它更灵活。
M <- matrix(runif(1000000),nrow=1000)

microbenchmark(
  nrow_ncol={
    M[nrow(M),ncol(M)]
  },
  dim12={
    M[dim(M)[1],dim(M)[2]]
  },
  length1={
    M[length(M)]
  },
  tail1={
    tail(c(M),1)
  },
  times = 1000
)

# Unit: nanoseconds
#      expr     min      lq        mean    median      uq      max neval cld
# nrow_ncol     605    1209    3799.908    3623.0    6038    27167  1000   a 
#     dim12     302     605    2333.241    1811.0    3623    19922  1000   a 
#   length1       0     303    2269.564    1510.5    3925    14792  1000   a 
#    tail 1 3103005 3320034 4022028.561 3377234.0 3467487 42777080  1000   b

tail(c(M),1)
# [1] 9

require(magrittr)
M %>% .[nrow(.), ncol(.)]
##[1] 9
M %>% `[`(nrow(.), ncol(.))
##[1] 9
M %>% extract(nrow(.), ncol(.))
##[1] 9