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法学如何根据不同的列子集矩阵行值？
假设我们有一个名为 M 的矩阵，它包含三列，我们希望对 M 的行值进行子集选择，但来自不同的列，这意味着子集不会只包含来自单列的值。
因此，在创建子集之前，我们首先需要找到可用于创建子集的列号，如果列号未知，可以使用 sample 函数来完成。之后，我们可以使用带有单个方括号的 cbind 函数进行子集选择。
查看以下示例以了解如何操作。
示例 1
以下代码片段创建一个示例矩阵：
M1<-matrix(rpois(80,10),ncol=4) M1
创建以下矩阵：
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 7 11 17 14 [3,] 6 5 10 9 [4,] 8 9 14 10 [5,] 10 14 9 6 [6,] 13 6 6 6 [7,] 10 15 10 10 [8,] 9 10 10 9 [9,] 13 9 14 10 [10,] 9 4 6 14 [11,] 12 11 11 6 [12,] 8 15 8 8 [13,] 7 13 11 9 [14,] 16 9 9 12 [15,] 10 9 11 13 [16,] 10 10 6 5 [17,] 11 7 15 13 [18,] 9 6 13 4 [19,] 18 4 14 11 [20,] 17 11 9 7
要在 R 中根据不同的列子集矩阵行值，在上面创建的矩阵上添加以下代码到上述代码片段：
M1<-matrix(rpois(80,10),ncol=4) Columns<-sample(1:4,20,replace=TRUE) Columns
输出
如果您将上述所有代码片段作为一个程序执行，则会生成以下输出：
[1] 2 4 2 1 4 3 2 4 1 4 3 4 4 2 1 4 3 4 1 1
要在 R 中根据不同的列子集矩阵行值，在上面创建的矩阵上添加以下代码到上述代码片段：
M1<-matrix(rpois(80,10),ncol=4) Columns<-sample(1:4,20,replace=TRUE) M1[cbind(1:nrow(M1),Columns)]
输出
如果您将上述所有代码片段作为一个程序执行，则会生成以下输出：
[1] 12 14 5 8 6 6 15 9 13 14 11 8 9 9 10 5 15 4 18 17
示例 2
以下代码片段创建一个示例矩阵：
M2<-matrix(rnorm(40),ncol=2) M2
创建以下矩阵：
[,1] [,2] [1,] 0.0526401 -1.33823138 [2,] -0.9658880 -0.19916662 [3,] -0.1729805 0.38128801 [4,] 1.0575809 -1.74814941 [5,] 0.9132299 2.22706167 [6,] -1.0254388 0.72220810 [7,] -0.4295359 0.23052190 [8,] -0.5603532 -1.71916189 [9,] -1.0226156 -0.62879763 [10,] 0.4251926 0.51384615 [11,] 0.9658157 0.11204097 [12,] -1.1791793 0.90926504 [13,] -1.0283043 0.32224749 [14,] -1.0399879 -0.75888477 [15,] 0.2083132 -0.88142437 [16,] 1.1399261 -0.43637839 [17,] 0.3146594 0.84852872 [18,] 0.9208013 0.09130219 [19,] -0.7754234 -0.17243346 [20,] -1.8399159 0.35939999
要在 R 中根据不同的列子集矩阵行值，在上面创建的矩阵上添加以下代码到上述代码片段：
M2<-matrix(rnorm(40),ncol=2) Columns<-sample(1:2,20,replace=TRUE) Columns
输出
如果您将上述所有代码片段作为一个程序执行，则会生成以下输出：
[1] 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2
要在 R 中根据不同的列子集矩阵行值，在上面创建的矩阵上添加以下代码到上述代码片段：
M2<-matrix(rnorm(40),ncol=2) Columns<-sample(1:2,20,replace=TRUE) M2[cbind(1:nrow(M2),Columns)]
输出
如果您将上述所有代码片段作为一个程序执行，则会生成以下输出：
[1] 0.05264010 -0.19916662 -0.17298052 1.05758086 0.91322994 0.72220810 [7] 0.23052190 -1.71916189 -0.62879763 0.42519260 0.11204097 0.90926504 [13] -1.02830426 -1.03998789 -0.88142437 -0.43637839 0.31465938 0.09130219 [19] -0.77542338 0.35939999
示例 3
以下代码片段创建一个示例矩阵：
M3<-matrix(round(runif(60,1,5),2),ncol=3) M3
创建以下矩阵：
[,1] [,2] [,3] [1,] 3.82 2.32 3.00 [2,] 4.07 4.21 2.42 [3,] 1.98 4.75 4.18 [4,] 2.34 3.73 3.60 [5,] 2.63 2.69 4.82 [6,] 2.62 3.76 1.57 [7,] 4.28 2.62 4.12 [8,] 2.86 4.98 4.76 [9,] 2.36 1.61 2.00 [10,] 3.22 1.17 2.97 [11,] 2.04 2.41 3.90 [12,] 1.76 2.29 2.14 [13,] 3.05 1.07 2.43 [14,] 4.98 1.72 1.42 [15,] 3.57 2.90 4.89 [16,] 1.00 4.98 4.58 [17,] 2.09 1.49 1.88 [18,] 2.49 1.67 3.49 [19,] 2.59 1.55 1.21 [20,] 4.43 3.39 2.81
要在 R 中根据不同的列子集矩阵行值，在上面创建的矩阵上添加以下代码到上述代码片段：
M3<-matrix(round(runif(60,1,5),2),ncol=3) Columns<-sample(1:3,20,replace=TRUE) Columns
输出
如果您将上述所有代码片段作为一个程序执行，则会生成以下输出：
[1] 2 2 3 3 3 2 2 2 3 1 1 1 2 2 1 3 1 2 2 3
要在 R 中根据不同的列子集矩阵行值，在上面创建的矩阵上添加以下代码到上述代码片段：
M3<-matrix(round(runif(60,1,5),2),ncol=3) Columns<-sample(1:3,20,replace=TRUE) M3[cbind(1:nrow(M3),Columns)]
输出
如果您将上述所有代码片段作为一个程序执行，则会生成以下输出：
[1] 2.32 4.21 4.18 3.60 4.82 3.76 2.62 4.98 2.00 3.22 2.04 1.76 1.07 1.72 3.57 [16] 4.58 2.09 1.67 1.55 2.81
更新于：2021年11月10日
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