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在对数组进行子集化时，R 的行为会有所不同，具体取决于其中一个维度的长度是否为 1。如果维度的长度为 1，则该维度在子集期间丢失：

ax <- array(1:24, c(2,3,4))
ay <- array(1:12, c(1,3,4))
dim(ax)
#[1] 2 3 4
dim(ay)
#[1] 1 3 4
dim(ax[,1:2,])
#[1] 2 2 4
dim(ay[,1:2,])
#[1] 2 4

从我的角度来看， ax 和 ay 是相同的，对它们执行相同的子集操作应该返回一个具有相同维度的数组。我可以看到 R 处理这两种情况的方式可能很有用，但在我正在编写的代码中是不可取的。这意味着当我将一个子集数组传递给另一个函数时，如果我在早期阶段碰巧将一个维度减少到长度 1，该函数将获得一个缺少维度的数组。（所以在这种情况下，R 的灵活性使我的代码不太灵活！）

如何防止 R 在子集期间丢失长度为 1 的维度？还有其他索引方式吗？设置一些标志？

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正如您所发现的，默认情况下 R 会删除不必要的尺寸。drop=FALSE在索引时添加可以防止这种情况：

> dim(ay[,1:2,])
[1] 2 4
> dim(ax[,1:2,])
[1] 2 2 4
> dim(ay[,1:2,,drop = F])
[1] 1 2 4
于 2012-10-05T23:52:07.370 回答