我正在与 R 合作。

我有一个矩阵结构,但存储在三个列表 IND1、IND2 和 VAL 中,每个列表的长度都是 N;我需要将 VAL 中的值存储在矩阵 MAT 中,以便:

for each i in 1 to N:
    MAT[IND1(i), IND2(i)] == VAL(i)

你可以猜到 MAT 的最终大小不一定是 NxN,但我知道大小必须是什么(如果你需要知道大小,就叫它 m,因为对我来说它必须是一个方阵)。

Matlab 有一个很好的函数来创建一个 sparse 矩阵,它完全可以做到这一点,但我需要在语言 R 中完成这个,希望没有循环,有谁知道这是否可以完成,请告诉我如何完成。提前致谢。

P.S:我已经尝试过显而易见的:
MAT <- matrix(nrow=m, ncol=m)
MAT[IND1, IND2] <- VAL

但我得到了一个奇怪的结果(所有行都有相同的重复值)

最佳答案

DWin 是对的 - Matrix 包是要走的路。但是,如果您有大量数据,我发现值替换的替换类型可能会挂断或需要很长时间。更好的方法可能是创建一个类 sparseMatrix 对象,然后在需要时转换为类矩阵。前任。

set.seed(1)
n=50
x <- sample(seq(100), n)
y <- sample(seq(100), n)
z <- runif(n)
cbind(x,y,z)

library(Matrix)
s.mat <- sparseMatrix(i=x, j=y, x=z)
dim(s.mat)
image(s.mat)

#convert to a class matrix if needed
mat <- as.matrix(s.mat)
mat[which(mat==0)] <- NaN

关于r - Matlab 的 sparse(i,j,s,m,n) 等效于 R,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/10334296/

10-09 05:45
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