最成熟的稀疏矩阵包R？
R至少有两个稀疏矩阵包。我正在研究这些包，因为我使用的数据集太大、太稀疏，无法在内存中以密集表示。我想要基本的线性代数例程，加上能够轻松编写C代码对其进行操作。哪一个库最成熟，最适合使用 到目前为止我已经找到了最成熟的稀疏矩阵包R？,r,statistics,matrix,sparse-matrix,R,Statistics,Matrix,Sparse Matrix,R至少有两个稀疏矩阵包。我正在研究这些包，因为我使用的数据集太大、太稀疏，无法在内存中以密集表示。我想要基本的线性代数例程，加上能够轻松编写C代码对其进行操作。哪一个库最成熟，最适合使用 到目前为止我已经找到了 它有许多反向依赖，这意味着它是最常用的一个 没有那么多的反向DEP 各种图形库可能都有自己的（隐式）版本；e、 g.和（后者是本协议的一部分）。这些对我来说太专业了 有人有这方面的经验吗 通过四处搜索，这个包似乎是最常被提及的。我经常认为Matrix和SparseM是相当权威的。根据
- 它有许多反向依赖，这意味着它是最常用的一个
- 没有那么多的反向DEP
- 各种图形库可能都有自己的（隐式）版本；e、 g.和（后者是本协议的一部分）。这些对我来说太专业了
通过四处搜索，这个包似乎是最常被提及的。我经常认为Matrix和SparseM是相当权威的。根据我的经验，Matrix是您提到的软件包中支持最好、最成熟的。它的C架构也应该相当好地公开，并且相对简单易用。矩阵是最常见的，并且刚刚被接受为R标准安装（从2.9.0开始），因此应该可以广泛使用 基中的矩阵： 稀疏矩阵上的log（x）是个坏主意，因为log（0）没有定义，而且稀疏矩阵的大多数元素都是零
如果您只想获取非零元素的日志，请尝试转换为三元组稀疏表示并获取这些值的日志。oops。实际上我指的是log（1+x）。我想这没有任何意义。是的，我用三元组表示，这更有意义。我认为也有垃圾邮件。帮助说明：
与SparseM/Matrix的区别在于：（1）我们只支持（基本上）一种稀疏矩阵格式，（2）基于透明和简单的结构，（3）为GMRF内的MCMC计算量身定制。（4） S3和S4类似“兼容”。。。而且速度很快。