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我无法将我的数据集加载到 R 中的稀疏矩阵中。我正在使用 Matrix 包。我拥有的数据格式为x y value. 例如：

  V1 V2 V3
  1  2  .34
  7  4  .56
  4  5  .62

我想做相当于

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

以自动化的方式。

我想做类似的事情：

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：

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：

我想通了，sparseMatrix而不是使用：

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

没看懂其他帖子sparseMatrix的用法

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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,] . .    . .    .    . . . . .
于 2013-02-24T09:51:41.513 回答