将 R 坐标值对转换为稀疏矩阵答案

【问题标题】：R coordinate-value pairs into a sparse matrix将 R 坐标值对转换为稀疏矩阵
【发布时间】：2013-02-23 23:44:32
【问题描述】：

我在将数据集加载到 R 中的稀疏矩阵时遇到问题。我正在使用 Matrix 包。我拥有的数据格式为x y value。例如：

我想做的相当于

myMatrix[1,2] = .34
myMatrix[7,4] = .56 
myMatrix[4,5] = .62

以自动化方式。

我想做这样的事情：

myMatrix = Matrix(nrow=numrows, ncol=numcols)
myMatrix[mydata[1:numrows, 1], mydata[1:numrows, 2]] <- mydata[1:numrows, 3]

但是当我需要一个数字矩阵时，这会使我的矩阵成为 lgeMatrix。

我也试过了：

myMatrix = Matrix(nrow=numrows, ncol=numcols)
for(i in 1:numrows){
    myMatrix[mydata[i, 1], mydata[i, 2]] <- mydata[i, 3]
}

这会创建我想要的那种矩阵，但它需要的时间太长（超过 5 分钟）。我知道它有效，因为当我停止它时，我会检查前几个值并且它们是正确的，但最后一个值是 NA。我正在使用具有 247158 个值的 7095 x 5896 矩阵来输入，所以 for 循环是不可能的，除非我只是不耐烦。

我的问题是：在 R 中执行此操作的首选方法是什么？

更新：

我改用sparseMatrix 解决了这个问题：

myMatrix = sparseMatrix(i = mydata[1:numrows,1], j = mydata[1:numrows,2],
                     x = mydata[1:numrows,3])

不明白sparseMatrix在其他post中的用法

【问题讨论】：

这篇 SO 帖子是否回答了您的问题？ stackoverflow.com/questions/1274171/… 即尝试library(Matrix) 然后myMatrix <- sparseMatrix(V1,V2,x=V3)
这个更一般的答案中包含一种方法：stackoverflow.com/a/9617424/210673

标签： r matrix sparse-matrix

【解决方案1】：

假设这是一个名为 dat 的数据框：

myMatrix = Matrix(0, nrow=10, ncol=10)
# Notice that you need to specify zero values to make it sparse.
myMatrix[cbind(dat$V1, dat$V2)] <- dat$V3
myMatrix
#--------------
10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

 [1,] . 0.34 . .    .    . . . . .
 [2,] . .    . .    .    . . . . .
 [3,] . .    . .    .    . . . . .
 [4,] . .    . .    0.62 . . . . .
 [5,] . .    . .    .    . . . . .
 [6,] . .    . .    .    . . . . .
 [7,] . .    . 0.56 .    . . . . .
 [8,] . .    . .    .    . . . . .
 [9,] . .    . .    .    . . . . .
[10,] . .    . .    .    . . . . .

【讨论】：