我正在尝试根据分组因子为稀疏矩阵图像着色。我知道解决方案与格子包中的矩阵着色有关，但我遇到了麻烦。
我在应用列表中有一个点击列表。每次点击都与特定时间的用户和应用相关。 - 在y轴上是按首次安装应用程序排序的用户 然后每个用户都有一个新的页面命中行 - 在x轴上是时间 积分是点击
以下是数据的预览： 库（矩阵）
indexUser indexInstall time
1 1 1 3
2 1 1 17
3 1 1 19
4 1 1 32
5 1 1 81
6 1 1 86
7 1 1 124
8 1 1 231
9 1 1 233
10 1 2 249
11 2 3 4
12 2 3 6
13 2 3 7
14 2 3 15
15 2 3 25
16 2 3 32
17 2 3 45
18 2 3 74
19 2 3 75
20 3 4 36
21 3 4 37
22 3 4 113
23 4 5 69
24 4 5 70
25 4 5 71
然后我创建一个稀疏矩阵，因为完整的数据集大于（10000 + x 1000）
sM <- sparseMatrix(i=dat$indexInstall, j=dat$time, x=1)
并展示它的图像：
image(sM)
我想根据indexUser列为每一行着色。例如，将用户1绘制为蓝色，将所有其他用户绘制为红色
提前致谢