嗨，我来帮你搞定这个需求！你需要从0-1矩阵里提取每行中1对应的列索引或列名，而且每行的1数量还不一样，对吧？这里有几种实用的R实现方案，都能完美适配你的场景：

方法1：用apply()逐行处理（直观易读） #

这是最直接的方式，对矩阵的每一行应用自定义函数，筛选出值为1的列位置：

set.seed(444)
m3 <- matrix(round(runif(8*8)), 8,8)

# 提取每行1对应的列索引
row_ones_indices <- apply(m3, 1, function(x) which(x == 1))

# 如果需要列名，先给矩阵添加列名再提取
colnames(m3) <- paste0("col", 1:ncol(m3)) # 自定义列名示例
row_ones_names <- apply(m3, 1, function(x) colnames(m3)[which(x == 1)])

解释：apply(m3, 1, ...)表示按行遍历矩阵（第二个参数1代表行），which(x == 1)会返回当前行中值为1的元素的位置索引；如果矩阵有列名，直接用colnames(m3)[which(x == 1)]就能拿到对应的列名。最终返回的是一个列表，每个元素对应一行的结果，完全适配每行1数量不同的情况。

方法2：用tidyverse工具（适合数据框工作流） #

如果你习惯用tidyverse的风格处理数据，可以把矩阵转成长格式数据框后再筛选分组：

library(tidyverse)

set.seed(444)
m3 <- matrix(round(runif(8*8)), 8,8) %>%
  as.data.frame() %>%
  mutate(row_id = row_number()) # 添加行号用于分组

# 提取列索引
row_ones_indices_tidy <- m3 %>%
  pivot_longer(-row_id, names_to = "col_name", values_to = "value") %>%
  filter(value == 1) %>%
  group_by(row_id) %>%
  summarise(col_indices = list(as.integer(str_remove(col_name, "V")))) # 提取默认列名中的数字

# 提取自定义列名的情况
colnames(m3) <- paste0("col", 1:ncol(m3))
row_ones_names_tidy <- m3 %>%
  pivot_longer(-row_id, names_to = "col_name", values_to = "value") %>%
  filter(value == 1) %>%
  group_by(row_id) %>%
  summarise(col_names = list(col_name))

解释：先把矩阵转成数据框并添加行号，再用pivot_longer把宽格式转成长格式，筛选出值为1的行后按行号分组汇总，把每行的列索引/列名存成列表，结果清晰易读。

方法3：向量化操作（适合大型矩阵，效率更高） #

如果你的矩阵规模很大，这种向量化方法比逐行循环更高效：

set.seed(444)
m3 <- matrix(round(runif(8*8)), 8,8)

# 获取所有1的行列位置矩阵
ones_pos <- which(m3 == 1, arr.ind = TRUE)

# 按行号分组，提取列索引
row_ones_indices_vec <- split(ones_pos[, "col"], ones_pos[, "row"])

# 提取列名的情况
colnames(m3) <- paste0("col", 1:ncol(m3))
row_ones_names_vec <- split(colnames(m3)[ones_pos[, "col"]], ones_pos[, "row"])

解释：which(m3 == 1, arr.ind = TRUE)会直接返回所有值为1的元素的行列位置矩阵，接着用split按行号分组，把对应的列索引/列名拆分到每个行的列表元素中，这种方法避免了逐行循环，处理大型矩阵时速度更快。

你可以根据自己的习惯和矩阵规模选择合适的方法，比如你提到的示例中第一行的2、3、8列是1，运行代码后row_ones_indices[[1]]会返回c(2, 3, 8)，完全符合预期~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者drexel star