Question

我有一个稀疏矩阵（dgCMatrix）作为拟合glmnet的结果。我想将此结果写入.csv但不能使用write.table()矩阵，因为它无法强制转换为data.frame。

有没有办法将稀疏矩阵强制为data.frame或常规矩阵？或者有没有办法将它写入文件，同时保持系数名称可能是行名？

Answer 1

如果稀疏矩阵大小太大，将稀疏矩阵转换为正常矩阵将是危险的。在我的情况下（文本分类任务），我得到了一个大小为22490×120,000的矩阵。如果你尝试获得密集矩阵，我认为这将超过20 GB。然后R会崩溃！

所以我的建议是，您可以简单地以有效且符合内存的方式存储稀疏矩阵，例如 Matrix Market Format ，它保留所有非零值及其坐标（行和放大器） ; col号）。在R中，您可以使用 writeMM

方法

Answer 2

as.matrix()将转换为完整的密集表示形式：

> as.matrix(Matrix(0, 3, 2))
     [,1] [,2]
[1,]    0    0
[2,]    0    0
[3,]    0    0

您可以使用write.csv或write.table编写结果对象。

Answer 3

直接转换为密集矩阵可能会浪费大量内存。 R包Matrix允许使用summary()函数将稀疏矩阵转换为内存有效的坐标三元组格式数据帧，然后可以将其轻松写入csv。这可能比矩阵市场方法更简单，更容易。请参阅此相关问题的答案：Sparse matrix to a data frame in R

另外，以下是Matrix package documentation：

的说明

## very simple export - in triplet format - to text file:
data(CAex)
s.CA <- summary(CAex)
s.CA # shows  (i, j, x)  [columns of a data frame]
message("writing to ", outf <- tempfile())
write.table(s.CA, file = outf, row.names=FALSE)
## and read it back -- showing off  sparseMatrix():
str(dd <- read.table(outf, header=TRUE))
## has columns (i, j, x) -> we can use via do.call() as arguments to sparseMatrix():
mm <- do.call(sparseMatrix, dd)
stopifnot(all.equal(mm, CAex, tolerance=1e-15))

Answer 4

# input: a sparse matrix with named rows and columns (dimnames)
# returns: a data frame representing triplets (r, c, x) suitable for writing to a CSV file
sparse2triples <- function(m) {
 SM = summary(m)
 D1 = m@Dimnames[[1]][SM[,1]]
 D2 = m@Dimnames[[2]][SM[,2]]
 data.frame(row=D1, col=D2, x=m@x)
}

实施例

> library(Matrix)
> dn <- list(LETTERS[1:3], letters[1:5])
> m <- sparseMatrix(i = c(3,1,3,2,2,1), p= c(0:2, 4,4,6), x = 1:6, dimnames = dn)

> m
3 x 5 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
  a b c d e
A . 2 . . 6
B . . 4 . 5
C 1 . 3 . .

> sparse2triples(m)
  row col x
1   C   a 1
2   A   b 2
3   B   c 4
4   C   c 3
5   A   e 6
6   B   e 5

[编辑：使用data.frame]

将稀疏矩阵写入R中的CSV

4 个答案:

实施例