治疗变量作为矢量

v=c(96,94,101,84,99,106,85,98,98,85,95,108,84,98,114,86,97,109,84,95,105,83,97, 
    100,81,93,102) 

rep1=array(v,dim=c(3,3,3)) 

u=c(84,95,105,85,97,104,86,90,103,80,93,110,82,99,102,84,95,100,83,92,102,80,96, 
    111,79,93,108) 

rep2=array(u,dim=c(3,3,3)) 

rep=rep1+rep2 

f=function(x1,x2,x3){ 
    l=x1 
    return(l)

}治疗变量作为矢量

for(i in 1:3){ 
    for(j in 1:3){ 
    for(k in 1:3){ 
    if(f(i,j,k)%%3==1)L=rep[i,j,k] 
    } 
    } 
}

这里L被服用的最后一个值的量，条件得到满足。但我希望L将成为一个能够满足条件的所有值的向量。

来源

2014-12-05 user 31466

请出示你的榜样的预期输出。 – Roland 2014-12-05 13:31:43

@Roland也就是说，L将采用那些“rep”数组中有索引1的值，即L = c（180,169,171,165,166,170,167,163,160） – 2014-12-05 13:45:37

这是基于你的循环的解决方案：

L <- c() 
for(i in 1:3){ 
    for(j in 1:3){ 
    for(k in 1:3){ 
     if(f(i,j,k)%%3==1) L <- c(L, rep[i,j,k]) 
    } 
    } 
} 
# [1] 180 165 167 169 166 163 171 170 160

这里是另一个更深奥的一个：

as.vector(t(rep[ (1:3) %% 3 == 1,,])) 
# [1] 180 165 167 169 166 163 171 170 160

来源

2014-12-05 13:41:32

谢谢你，非常感谢你，非常感谢。 – 2014-12-05 13:49:23

你为什么这么复杂？ 'as.vector（t（rep [1 ,,]））'是最有效的解决方案。 – Roland 2014-12-05 13:55:41

@Roland awesome – 2014-12-05 14:11:04

治疗变量作为矢量

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