Matlab在R中的稀疏（i，j，s，m，n）等价物

Question

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，每个列表长度为N;我需要将VAl中的值存储在矩阵MAT中，以便：

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

你可以猜到MAT的最终大小不一定是NxN，但我知道大小必须是什么（如果你需要知道大小，请称之为m，因为对我来说它必须是方阵）。 / p>

Matlab有一个很好的功能来创建一个sparse矩阵来完成这个，但我需要在语言R中完成这个，希望没有循环，有没有人知道这是否可以完成，请告诉我怎么样。提前谢谢。

P.S：我已经尝试过显而易见的事了：

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

但是我得到了一个奇怪的结果（所有行都有相同的重复值）

Answer 1

DWin是对的 - Matrix包是最佳选择。但是，如果您有大量数据，我发现替换类型的值替换可能会挂起或需要很长时间。更好的方法可能是创建一个类sparseMatrix对象，然后根据需要转换为类矩阵。实施例

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

Answer 2

Matrix包提供了各种稀疏矩阵类。创建稀疏矩阵对象后，您将按照上述描述的方式加载值：

library(Matrix)
?Matrix

...会让你开始。顺便说一句，以你所说明的方式加载密集矩阵的代码是：

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