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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，每个列表的长度都相同；我需要将 VAL 中的值存储在矩阵 MAT 中，这样：

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

正如您所猜测的那样，MAT 的最终大小不一定是 NxN，但我确实知道大小必须是多少（如果您需要知道大小，可以将其称为 m，因为对我来说它必须是方阵）。

Matlab 有一个很好的函数来创建一个稀疏矩阵，它完全可以做到这一点，但我需要用 R 语言来完成这个，希望没有循环，有谁知道这是否可以做到，请告诉我怎么做。提前致谢。

PS：我已经尝试了明显的：

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）

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DWin 是正确的 - 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起或花费很长时间。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

在此处输入图像描述

于 2012-04-26T13:57:27.540 回答
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Matrix 包提供了各种稀疏矩阵类。创建稀疏矩阵对象后，您将以上述方式精确加载值：

library(Matrix)
?Matrix

...将让你开始。顺便说一句，以您说明的方式加载密集矩阵的代码将是：

M <- matrix(NA, nrow=max(c(IND1,IND2)), ncol=max(c(IND1,IND2)) ) # could use higher numbers
M[ cbind(IND1, IND2) ] <- VAL
于 2012-04-26T13:32:02.017 回答