与常规矩阵类相比，Matrix 包中的提取速度非常慢

Question

这是一个比较使用Matrix package 与常规R base-matrix 类从稀疏和密集矩阵中提取行的示例。

对于稠密矩阵，基类 matrix 的速度几乎快 395 倍：

library(Matrix)
library(microbenchmark)

## row extraction in dense matrices
D1<-matrix(rnorm(2000^2), 2000, 2000)
D2<-Matrix(D1)
> microbenchmark(D1[1,], D2[1,])
Unit: microseconds
    expr      min        lq       mean    median       uq      max neval
 D1[1, ]   14.437   15.9205   31.72903   31.4835   46.907   75.101   100
 D2[1, ] 5730.730 5744.0130 5905.11338 5777.3570 5851.083 7447.118   100

对于稀疏矩阵，再次支持matrix 几乎是 63 倍。

## row extraction in sparse matrices
S1<-matrix(1*(runif(2000^2)<0.1), 2000, 2000)
S2<-Matrix(S1, sparse = TRUE)
microbenchmark(S1[1,], S2[1,])
Unit: microseconds
    expr      min       lq       mean    median        uq      max neval
 S1[1, ]   15.225   16.417   28.15698   17.7655   42.9905   45.692   100
 S2[1, ] 1652.362 1670.507 1771.51695 1774.1180 1787.0410 5241.863   100

为什么会出现速度差异，有没有办法加快Matrix 包中的提取速度？

Answer 1

我不知道到底是什么问题，可能是 S4 调度（这可能是这样一个小调用的很大一部分）。通过 (1) 切换到行主要格式和 (2) 编写我自己的专用访问器，我能够获得与 matrix 相当的性能（它的工作非常简单，索引 + 访问连续的内存块）功能。我不知道你到底想做什么，也不知道这是否值得麻烦......

设置示例：

set.seed(101)
S1 <- matrix(1*(runif(2000^2)<0.1), 2000, 2000)

转换为列优先 (dgCMatrix) 和行优先 (dgRMatrix) 形式：

library(Matrix)
S2C <- Matrix(S1, sparse = TRUE)
S2R <- as(S1,"dgRMatrix")

自定义访问器：

my_row_extract <- function(m,i=1) {
    r <- numeric(ncol(m))   ## set up zero vector for results
    ## suggested by @OttToomet, handles empty rows
    inds <- seq(from=m@p[i]+1, 
                to=m@p[i+1], length.out=max(0, m@p[i+1] - m@p[i]))
    r[m@j[inds]+1] <- m@x[inds]     ## set values
    return(r)
}

检查方法间结果的相等性（所有TRUE）：

all.equal(S2C[1,],S1[1,])
all.equal(S2C[1,],S2R[1,])
all.equal(my_row_extract(S2R,1),S2R[1,])
all.equal(my_row_extract(S2R,17),S2R[17,])

基准测试：

benchmark(S1[1,], S2C[1,], S2R[1,], my_row_extract(S2R,1),
          columns=c("test","elapsed","relative"))
##                     test elapsed relative
## 4 my_row_extract(S2R, 1)   0.015    1.154
## 1                S1[1, ]   0.013    1.000
## 2               S2C[1, ]   0.563   43.308
## 3               S2R[1, ]   4.113  316.385

专用提取器与基矩阵具有竞争力。 S2R 非常慢，即使对于行提取也是如此（令人惊讶）；但是，?"dgRMatrix-class" 确实说

注意： 面向列的稀疏类，例如“dgCMatrix”，在“Matrix”包中是首选和更好的支持。