我需要对包含数组和因子变量的列表进行子集化。基本上，如果您想象数组的每个组件都与单个个体相关，然后将其与两个因素变量（治疗）相关联。
list(array=array(rnorm(2,4,1),c(5,5,10)), treatment= rep(c(1,2),5))
通常，当从列表的第一个组件对数组的多个组件进行子设置时，我会使用类似的东西
list$array[,,c(2,4,6)]
这将返回位置 2,4 和 6 中的数组组件。但是，对于列表的因子组件，这将不起作用，因为子集不同，您需要的是：
list$treatment[c(2,4,6)]
需要按相同的相对数对包含不同类（数组和向量）的列表进行子集化。
您将矩阵列表视为某种 3 维对象，但事实并非如此。
您list$matrices本身也是一个列表，这意味着您也可以将 at 作为列表进行索引，无论它是矩阵列表、数字列表、绘图对象列表还是其他任何内容都没有关系。
您作为示例提供的数据只能在一个级别上建立索引，因此list$matrices[c(2,4,6)]工作正常。而且我真的不明白您关于将索引保存在数字向量中的问题，是什么阻止您使用此代码？
indices <- c(2,4,6)
mysubset <- list(list$matrices[indices], list$treatment[indices])
我看到你现在实际上有一个 3-D 阵列。这有点奇怪，因为对于可以视为“组件”的内容没有明确的约定。我的意思是，从您的问题中，我明白list$array[,,n]指的是第 n 个个体，但从纯代码的角度来看，没有理由list$array[n,,]不能指代它。
也许您从其他语言中得到了这个想法，但这并不是真正的 R 式，您之前的带有矩阵列表的示例对我来说更有意义。我认为最合乎逻辑的应该是一个带有列矩阵和处理的 data.frame（它在概念上接近带有向量和矩阵列表的列表，但对其他人来说你拥有的更清楚）。
但无论如何，你想要的输出是什么？
如果它只是子集：使用这种结构，因为对可能是内容的内容没有限制，您只需告诉 R 确切您想要什么。没有一个运算符可以同时获取向量的子集和数组的第三个索引。您将不得不告诉 R 您希望将第三个索引用于子集化，并且您希望使用相同的索引来对向量进行子集化。这基本上只是您已经拥有的代码：
idx <- c(2,4,6)
output <- list(list$array[,,idx], list$treatment[idx])
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