R将矩阵或数据帧转换为sparseMatrix

我有一个常规矩阵（非稀疏矩阵），我想将其转换为

sparseMatrix

（使用

matrix

包）。是否有一个函数来执行此操作，或者我需要执行一系列循环

前

>regMat regMat[3,5]regMat[2,8]regMat[8,4]regMat[1,6]regMat[7,4]regMat
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    0    0    0    0    0   49    0    0    0     0
[2,]    0    0    0    0    0    0    0   93    0     0
[3,]    0    0    0    0   20    0    0    0    0     0
[4,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
[5,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
[6,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
[7,]    0    0    0    8    0    0    0    0    0     0
[8,]    0    0    0   14    0    0    0    0    0     0
[9,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
[10,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0

有什么建议吗？

这里有两个选项：

library(Matrix)

A <- as(regMat, "sparseMatrix")       # see also `vignette("Intro2Matrix")`
B <- Matrix(regMat, sparse = TRUE)    # Thanks to Aaron for pointing this out

identical(A, B)
# [1] TRUE
A
# 10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#                              
#  [1,] . . .  .  . 45 .  . . .
#  [2,] . . .  .  .  . . 59 . .
#  [3,] . . .  . 95  . .  . . .
#  [4,] . . .  .  .  . .  . . .
#  [5,] . . .  .  .  . .  . . .
#  [6,] . . .  .  .  . .  . . .
#  [7,] . . . 23  .  . .  . . .
#  [8,] . . . 63  .  . .  . . .
#  [9,] . . .  .  .  . .  . . .
# [10,] . . .  .  .  . .  . . .

库（矩阵）
AJosh的回答很好，但这里有更多的选择和解释

吹毛求疵的“我有一个规则矩阵（非稀疏）…”实际上你有一个稀疏矩阵（大部分为0的矩阵）；它只是未压缩的格式。您的目标是将其置于压缩存储格式中

稀疏矩阵可以压缩成多种存储格式。和是两种主要的格式
as（regMat，“sparseMatrix”）
将矩阵转换为压缩的稀疏列类型
dgCMatrix
。这通常是你想要的，但我更愿意明确地说出来

library(Matrix)

matCSC <- as(regMat, "dgCMatrix")  # compressed sparse column CSC
matCSC
10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

 [1,] . . .  .  . 57 .  . . .
 [2,] . . .  .  .  . . 27 . .
 [3,] . . .  . 90  . .  . . .
 [4,] . . .  .  .  . .  . . .
 [5,] . . .  .  .  . .  . . .
 [6,] . . .  .  .  . .  . . .
 [7,] . . . 91  .  . .  . . .
 [8,] . . . 37  .  . .  . . .
 [9,] . . .  .  .  . .  . . .
[10,] . . .  .  .  . .  . . .

matCSR <- as(regMat, "dgRMatrix")  # compressed sparse row CSR
matCSR
10 x 10 sparse Matrix of class "dgRMatrix"

 [1,] . . .  .  . 57 .  . . .
 [2,] . . .  .  .  . . 27 . .
 [3,] . . .  . 90  . .  . . .
 [4,] . . .  .  .  . .  . . .
 [5,] . . .  .  .  . .  . . .
 [6,] . . .  .  .  . .  . . .
 [7,] . . . 91  .  . .  . . .
 [8,] . . . 37  .  . .  . . .
 [9,] . . .  .  .  . .  . . .
[10,] . . .  .  .  . .  . . .


无耻插头-如果您感兴趣，我有更多。
对于矩阵，有人已经有了答案

对于data.table，有一个包完成了这项工作

library(Matrix)
library(mltools)
x = data.table()
sparseM <- sparsify(x) 

库（矩阵）
图书馆（mltools）
x=数据表（）
sparseM对制作样本数据的小建议：
regMat[cbind（c（3,2,8,1,7），c（5,8,4,6,4））]也
Matrix（regMat，sparse=TRUE）
Thank@Aaron。我不知道这个习惯用法，但已经将它作为第二个选项添加到了答案中。@JoshO'Brien您知道是否有直接从文件转换的选项吗？因为密集矩阵可能太大，无法完全读入内存。谢谢作为对我问题的部分回答：
# Make data.frame of (row, column, value) triplets
df <- data.frame(
  rowIdx = c(3,2,8,1,7),
  colIdx = c(5,8,4,6,4),
  val = round(runif(n = 5), 2) * 100
)

df
  rowIdx colIdx val
1      3      5  90
2      2      8  27
3      8      4  37
4      1      6  57
5      7      4  91

# Build CSC matrix
matSparse <- sparseMatrix(
  i = df$rowIdx,
  j = df$colIdx, 
  x = df$val, 
  dims = c(10, 10)
)

matSparse
10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

 [1,] . . .  .  . 57 .  . . .
 [2,] . . .  .  .  . . 27 . .
 [3,] . . .  . 90  . .  . . .
 [4,] . . .  .  .  . .  . . .
 [5,] . . .  .  .  . .  . . .
 [6,] . . .  .  .  . .  . . .
 [7,] . . . 91  .  . .  . . .
 [8,] . . . 37  .  . .  . . .
 [9,] . . .  .  .  . .  . . .
[10,] . . .  .  .  . .  . . .

library(Matrix)
library(mltools)
x = data.table()
sparseM <- sparsify(x)