2015-06-02 49 views

回答

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該文檔在這一點上相當老舊,而且正在迅速變得更加如此。我是bigmemory軟件包的當前開發人員之一。我們已經開始對bigmemory軟件包進行不少新的更新,使其更加現代化和易用。我們希望不久將向CRAN發佈一個新的更新版本。

也就是說,轉置功能實際上是bigalgebra包的一部分。目前,正在大力開發中,我一直致力於擴展功能,以包含更多簡單功能,如t。公平的警告,你很有可能會發現一兩個bug。所以,在談論過多之後,這是一個可能的解決方案。

安裝的bigalgebra

library(devtools) 
# probably also install dev bigmemory 
# install_github("kaneplusplus/bigmemory") 
install_github('cdeterman/bigalgebra') 

我目前的開發分支這會爲您提供big.matrix對象t方法。

library(bigalgebra) 
set.seed(123) 
bm <- as.big.matrix(matrix(rnorm(25), nrow=5)) 
bm[] 
      [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5] 
[1,] -0.56047565 1.7150650 1.2240818 1.7869131 -1.0678237 
[2,] -0.23017749 0.4609162 0.3598138 0.4978505 -0.2179749 
[3,] 1.55870831 -1.2650612 0.4007715 -1.9666172 -1.0260044 
[4,] 0.07050839 -0.6868529 0.1106827 0.7013559 -0.7288912 
[5,] 0.12928774 -0.4456620 -0.5558411 -0.4727914 -0.6250393 

t(bm)[] 
      [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5] 
[1,] -0.5604756 -0.2301775 1.5587083 0.07050839 0.1292877 
[2,] 1.7150650 0.4609162 -1.2650612 -0.68685285 -0.4456620 
[3,] 1.2240818 0.3598138 0.4007715 0.11068272 -0.5558411 
[4,] 1.7869131 0.4978505 -1.9666172 0.70135590 -0.4727914 
[5,] -1.0678237 -0.2179749 -1.0260044 -0.72889123 -0.6250393 

一個後續問題,你似乎對兩個矩陣的tcrossprod特別感興趣。我會牢記在bigalgebra包中創建相應的綁定。

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big.matrix的tcrossprod版本聽起來不錯! – andrew

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另外一個相關的問題是什麼是你的當前主分支元素明智的矩陣乘法的狀態?我看到你已經將它添加到了big.matrix的通用Arith組中。嘗試還是仍然是實驗性的安全嗎? – andrew

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@andrew,element-wise乘法應該是功能。我說所有事情都是實驗性的,因爲我正在設置後端,以依靠RcppArmadillo改善與備用BLAS/LAPACK庫的接口。因此,很多後端代碼偶爾處於不斷變化之中。你現在應該是安全的,因爲我最近沒有太多的時間去遺憾地致力於它。 – cdeterman

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