Question

我们说我有一个很大的稀疏矩阵：

library(Matrix)
nrow <- 223045
ncol <- 9698
big <- Matrix(0, nrow, ncol, sparse = TRUE)
big[1, 1] <- 1

现在我想访问第一个元素：

big[1]
Error in asMethod(object) : 
  Cholmod error 'problem too large' at file ../Core/cholmod_dense.c, line 105

由于某种原因，它试图将我的矩阵转换为密集矩阵。实际上，看起来这个方法是从Matrix继承而不是从稀疏类继承：

showMethods("[")
[...]
x="dgCMatrix", i="numeric", j="missing", drop="missing"
    (inherited from: x="Matrix", i="index", j="missing", drop="missing")
[...]

当然，我可以使用完整的[i, j]索引

big[1, 1]

但我想在整个矩阵中访问一些随机元素，比如

random.idx <- c(1880445160,  660026771, 1425388501,  400708750, 2026594194, 1911948714)
big[ random.idx ]

并且无法使用[i, j]符号访问这些符号（或者您需要按元素划分，而不是真正有效）。

如何在不将其转换为密集矩阵的情况下访问此矩阵的随机元素？我们欢迎替代解决方案（其他包等）。

Answer 1

您可以使用S4提取@直接提取Matrix的元素，而不必先将其转换为普通矩阵。例如，

big@x[1]
big@x[random.idx]

实际上，您也可以提取其他属性。请参阅str(big)。

Answer 2

@ qoheleth的解决方案适合我。只需添加更多关于如何随机访问稀疏矩阵元素的上下文。

N.B。：对于使用Matrix包创建的稀疏矩阵，big_sparse_mat @ x属性存储矩阵的所有非零元素的索引。因此，随机访问索引应该在正确的范围内，否则，您将获得NA值。

假设有人想从稀疏矩阵中提取大于2的元素，以下代码将执行：

select_inds <- which( big_sparse_mat@x > 2.0)
select_elements <- big_sparse_mat@x[select_inds]

min_val <- min(select_elements)
max_val <- max(select_elements)

如何从R Matrix库中访问稀疏矩阵的一些元素？

2 个答案: