R中稀疏矩阵的元素最大运算

我试图取“矩阵”（稀疏矩阵）类的两个矩阵的元素最大值。我尝试了

pmax（…）

函数，它似乎在两个“正常”矩阵上工作，但当我传入两个稀疏矩阵时，它在R2.15上给出了以下错误

library(Matrix)
# Loading required package: lattice
v=Matrix(0,100,100); v[1,1]=1; 
x=v
pmax(v,x)
# Error in pmax(v, x) : (list) object cannot be coerced to type 'logical'
# In addition: Warning message:
# In any(nas) : coercing argument of type 'list' to logical

---

正如您发现的那样，

pmax

不支持稀疏矩阵。原因是

cbind

不支持稀疏矩阵。

Matrix

的作者编写了

cBind

，这相当于

cBind

。如果您在

pmax

功能中更改了一行，它将正常工作：

pmax.sparse=function (..., na.rm = FALSE) 
{
    elts <- list(...)
    if (length(elts) == 0L) 
        stop("no arguments")
    if (all(vapply(elts, function(x) is.atomic(x) && !is.object(x), 
        NA))) {
        mmm <- .Internal(pmax(na.rm, ...))
    }
    else {
        mmm <- elts[[1L]]
        attr(mmm, "dim") <- NULL
        has.na <- FALSE
        for (each in elts[-1L]) {
            attr(each, "dim") <- NULL
            l1 <- length(each)
            l2 <- length(mmm)
            if (l2 < l1) {
                if (l2 && l1%%l2) 
                  warning("an argument will be fractionally recycled")
                mmm <- rep(mmm, length.out = l1)
            }
            else if (l1 && l1 < l2) {
                if (l2%%l1) 
                  warning("an argument will be fractionally recycled")
                each <- rep(each, length.out = l2)
            }
            # nas <- cbind(is.na(mmm), is.na(each))
            nas <- cBind(is.na(mmm), is.na(each)) # Changed row.
            if (has.na || (has.na <- any(nas))) {
                mmm[nas[, 1L]] <- each[nas[, 1L]]
                each[nas[, 2L]] <- mmm[nas[, 2L]]
            }
            change <- mmm < each
            change <- change & !is.na(change)
            mmm[change] <- each[change]
            if (has.na && !na.rm) 
                mmm[nas[, 1L] | nas[, 2L]] <- NA
        }
    }
    mostattributes(mmm) <- attributes(elts[[1L]])
    mmm
}

pmax.sparse(x,v)
# Works fine.

pmax.sparse=函数（…，na.rm=FALSE）
{
elts试试这个。它连接矩阵
摘要
输出，然后在按
（i，j）
对分组后取最大值。从某种意义上说，它也是可推广的，您可以执行任何类型的元素操作，只需使用您选择的函数替换
max
（或者编写一个接受
FUN
参数的通用函数）

另一个建议的解决方案在以下情况下失败：

Error in .class1(object) : 
  Cholmod error 'problem too large' at file ../Core/cholmod_dense.c, line 106

修改flodel的答案（不能直接评论答案），通过使用data.table包加快较大矩阵的计算速度

使用flodel的原始版本运行：

> object.size(m1)
# 131053304 bytes
> dim(m1)
# [1] 8031286      39
> object.size(m2)
# 131053304 bytes
> dim(m2)
# [1] 8031286      39
> system.time(pmax.sparse(m1, m2))
# user  system elapsed 
# 326.253  21.805 347.969

将cat.summary、out.summary和结果矩阵的计算修改为：

cat.summary <- rbindlist(lapply(list(...), summary)) # that's data.table
out.summary <- cat.summary[, list(x = max(x)), by = c("i", "j")]

sparseMatrix(i = out.summary[,i],
             j = out.summary[,j],
             x = out.summary[,x],
             dims = c(num.rows, num.cols))

只是为了检查：做
as.matrix（v）
不是一个选项，因为它是一个大的稀疏矩阵？还有，我们谈论的是多大/多稀疏？太大而无法转换为标准矩阵--它是100000 x 100000当我在大型稀疏矩阵上测试您的方法时，我得到了
Cholmod error'problem too large'
。即使是较小的问题，我也得到了
[]：.M.sub.I.logical（）可能是低效的
警告，输出不是预期的
pmax
。你知道吗？这个答案实际上是不正确的。正如你所说的，函数不起作用。第一个问题是
！
操作符通过将所有空单元格转换为
FALSE
，将稀疏矩阵转换为密集矩阵。我解决了这个问题，但下一个问题是，高效的索引（通过另一个稀疏的
逻辑矩阵
）没有在包中实现。这似乎是一个很容易解决的问题，但我没有尝试过。
> object.size(m1)
# 131053304 bytes
> dim(m1)
# [1] 8031286      39
> object.size(m2)
# 131053304 bytes
> dim(m2)
# [1] 8031286      39
> system.time(pmax.sparse(m1, m2))
# user  system elapsed 
# 326.253  21.805 347.969

cat.summary <- rbindlist(lapply(list(...), summary)) # that's data.table
out.summary <- cat.summary[, list(x = max(x)), by = c("i", "j")]

sparseMatrix(i = out.summary[,i],
             j = out.summary[,j],
             x = out.summary[,x],
             dims = c(num.rows, num.cols))

> system.time(pmax.sparse(m1, m2))
# user  system elapsed 
# 21.546   0.049  21.589