Matlab的稀疏（I，J，S，M，N）相當於R中

工作我具有矩陣結構，但存儲在三個列表IND1，IND2和VAL中，每個相同的長度N;我需要在VAL的值存儲在一個矩陣MAT這樣的：

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

正如您可以猜到MAT的最終大小不一定是N×N的，但我知道的大小必須是什麼（命名爲m，如果你需要知道尺寸，因爲對我來說它必須是一個方形矩陣）。

Matlab的有一個很好的函數來創建一個sparse矩陣正是這樣做的，但我需要在語言R鍵實現這一點，希望沒有循環，沒有人知道是否可以做到這一點，並會請告訴我如何。提前致謝。

P.S：我已經嘗試了很明顯的：

MAT <- matrix(nrow=m, ncol=m) 
MAT[IND1, IND2] <- VAL

，但我得到一個奇怪的結果（所有行具有相同的重複值）

來源

2012-04-26 pablete

迪文是正確的 - 矩陣包是要走的路。但是，如果您有大量數據，我發現替換類型的值替換可能會掛起或需要很長時間。更好的方法可能是創建一個類sparseMatrix對象，然後根據需要轉換爲類矩陣。防爆。

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

enter image description here

來源

2012-04-26 13:57:27

+1 - 打敗我，儘管我只是發佈了一個雙線：'圖書館（矩陣）; sparseMatrix（i = c（1,3,5），j = c（4,1,9），x = 10:12）'！ – 2012-04-26 14:02:35

矩陣封裝提供了多種稀疏矩陣類。在創建稀疏矩陣對象後，您將按照上述方式加載數值：

library(Matrix) 
?Matrix

...將幫助您開始。順便說一句，在方式加載密集矩陣代碼，你說明是：

M <- matrix(NA, nrow=max(c(IND1,IND2)), ncol=max(c(IND1,IND2))) # could use higher numbers 
M[ cbind(IND1, IND2) ] <- VAL

來源

2012-04-26 13:32:02

謝謝迪文，第二部分是一個我一直在尋找。 – pablete 2012-04-26 14:17:27

Matlab的稀疏（I，J，S，M，N）相當於R中

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