R数组取子集：灵活使用drop

正如已注意到的那样R数组取子集：长度为1时维度丢失 https://stackoverflow.com/questions/12755397/subsetting-r-array-dimension-lost-when-its-length-is-1R在取子集时会下降每个维度，其长度为1。

The drop财产有助于避免这种情况。 我需要一种更灵活的子集方式：

> arr = array(1, dim= c(1,2,3,4))
> dim(arr[,,1,])
[1] 2 4
> dim(arr[,,1,,drop=F])
[1] 1 2 1 4

我想要一种通过删除第三个维度（实际上是我放置子集 1 的维度）并保留第一个维度（没有放置子集的维度）来进行子集化的方法。

它应该返回一个维度 = 1 2 4 的数组

我的问题是，我开始使用没有维度 = 1 的数组进行编码，但是当处理维度为 1 的某些情况时，它崩溃了。我需要的函数提供了一种处理数组的方法，就好像维度不为 1 一样。

有两种方法可以做到这一点，要么使用adrop从包装中abind，或者在进行子集化后使用您选择的维度构建一个新数组。

library(abind)
arr  <- array(sample(100, 24), dim=c(1, 2, 3, 4))
arr2 <- adrop(arr[ , , 1, , drop=FALSE], drop=3)
dim(arr2)
arr3 <- array(arr[ , , 1 , ], dim=c(1,2,4))
identical(arr2, arr3)

如果您想要一个函数采用单个指定边距和该边距的单个索引，并删除该边距以创建一个少一个边距的新数组，请使用以下方法执行此操作abind:

specialsubset <- function(ARR, whichMargin, whichIndex) {
   library(abind)
   stopifnot(length(whichIndex) == 1, length(whichMargin) == 1, is.numeric(whichMargin))
   return(adrop(x = asub(ARR, idx = whichIndex, dims = whichMargin, drop = FALSE), drop = whichMargin))
}
arr4 <- specialsubset(arr, whichMargin=3, whichIndex=1)
identical(arr4, arr2)