使用R中的稀疏矩阵从向量中提取元素，而不转换为稠密矩阵

我想从向量

x1

中提取所有元素，其中第I列存在于稀疏矩阵中。我需要删除所有稀疏元素，但结果应该在它们自己的对象/列表/矩阵中逐行显示

给定：

> x1
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> sparse_mat
8 x 10 sparse Matrix of class "ngCMatrix"

[1,] | | | . . . . . . .
[2,] . | | | . . . . . .
[3,] . . | | | . . . . .
[4,] . . . | | | . . . .
[5,] . . . . | | | . . .
[6,] . . . . . | | | . .
[7,] . . . . . . | | | .
[8,] . . . . . . . | | |

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    2    3    4
[3,]    3    4    5
[4,]    4    5    6
[5,]    5    6    7
[6,]    6    7    8
[7,]    7    8    9
[8,]    8    9   10

期望的结果：

> x1
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> sparse_mat
8 x 10 sparse Matrix of class "ngCMatrix"

[1,] | | | . . . . . . .
[2,] . | | | . . . . . .
[3,] . . | | | . . . . .
[4,] . . . | | | . . . .
[5,] . . . . | | | . . .
[6,] . . . . . | | | . .
[7,] . . . . . . | | | .
[8,] . . . . . . . | | |

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    2    3    4
[3,]    3    4    5
[4,]    4    5    6
[5,]    5    6    7
[6,]    6    7    8
[7,]    7    8    9
[8,]    8    9   10

---

带有注释的更完整示例

库（矩阵）
图书馆（purrr）
x1[1，]| | |。
#> [2,] . | | | . . . . . .
#> [3,] . . | | | . . . . .
#> [4,] . . . | | | . . . .
#> [5,] . . . . | | | . . .
#> [6,] . . . . . | | | . .
#> [7,] . . . . . . | | | .
#> [8,] . . . . . . . | | |
#如果有更好的方法，请告知？
“dgCMatrix”类的mat_x1_mult_稀疏8 x 10稀疏矩阵
#>                          
#> [1,] 1 2 3 . . . . . .  .
#> [2,] . 2 3 4 . . . . .  .
#> [3,] . . 3 4 5 . . . .  .
#> [4,] . . . 4 5 6 . . .  .
#> [5,] . . . . 5 6 7 . .  .
#> [6,] . . . . . 6 7 8 .  .
#> [7,] . . . . . . 7 8 9  .
#> [8,] . . . . . . . 8 9 10
#这很好，但不能与keep一起使用？
#mat_x1_mult_sparse[1，drop=FALSE]
#理想的结果，但这种方法我认为我失去了稀疏矩阵的优势？
mat_x1_mult_sparse[1，]%>%keep（~.x！=0）
#> [1] 1 2 3
mat_x1_mult_sparse[2，]%>%keep（~.x！=0）
#> [1] 2 3 4
#等等。。。
mat_x1_mult_sparse[8，]%>%keep（~.x！=0）
#> [1]  8  9 10

一个选项是使用

摘要

方法获取非稀疏元素的索引

library(Matrix)
i1 <- summary(sparse_mat)
i2 <- as.matrix(i1[order(i1[,1]),]) # order by the row index
# multiply the sparse matrix by the replicated 'x1', extract elements
# with i2 index and convert it to n column matrix
matrix((sparse_mat * x1[col(sparse_mat)])[i2], ncol = 3, byrow = TRUE)
#.     [,1] [,2] [,3]
#[1,]    1    2    3
#[2,]    2    3    4
#[3,]    3    4    5
#[4,]    4    5    6
#[5,]    5    6    7
#[6,]    6    7    8
#[7,]    7    8    9
#[8,]    8    9   10

库（矩阵）
i1当我注意到你们不想让你们的矩阵变得稀疏时，我删除了前面的答案；不过，我们的想法是利用矩阵的
i
槽：

# convert to dgCMatrix since ngCMatrix can only be on/off
out = as(sparse_mat, 'dgCMatrix')

# subset to the "on" elements of sparse_mat, 
#   and replace with the column number. The column number is
#   not stored directly so we have to make it ourselves, basically
#   by looking for when the value in @i stays the same or goes down
out[sparse_mat] = c(1L, cumsum(diff(sparse_mat@i) <= 0) + 1L)
out
# 8 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#                          
# [1,] 1 2 3 . . . . . .  .
# [2,] . 2 3 4 . . . . .  .
# [3,] . . 3 4 5 . . . .  .
# [4,] . . . 4 5 6 . . .  .
# [5,] . . . . 5 6 7 . .  .
# [6,] . . . . . 6 7 8 .  .
# [7,] . . . . . . 7 8 9  .
# [8,] . . . . . . . 8 9 10

#转换为dgCMatrix，因为ngCMatrix只能打开/关闭
out=as（稀疏矩阵'dgCMatrix'）
#稀疏矩阵“on”元素的子集，
#并替换为列号。列号为
#不直接储存，所以我们必须自己制作，基本上
#通过查找@i中的值何时保持不变或下降
out[sparse_mat]=c（1L，求和）diff（sparse_mat@i)将
矩阵（na.省略（c（t）（替换（col（sparse_-mat），其中（！sparse_-mat），na））），ncol=3，byrow=TRUE）
this help？@akrun，很有趣，可能是这样，但我应该更清楚或者提供一个更好的例子。如果
x1抱歉，我以为你在使用列索引，那么这没有帮助。在这种情况下，使用
summary
获取索引，即
i1@akrun，我相信这会奏效。请随意发布为答案。有没有比使用
mat\u x1\u mult\u sparse更好的方法来创建
mat\u x1\u mult\u sparse而不是进行双转置，可以复制“x1”并进行乘法，即
sparse\u mat*x1[col（sparse\u mat）]