在R语言中加速稀疏矩阵乘法

我试图用R中的%*%函数将矩阵（由少数1和多数O组成）与向量相乘，这个过程需要花费大量时间。有没有办法让这更快

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谢谢

您可以使用矩阵包创建稀疏矩阵。在这种情况下，矩阵/向量乘法可能更快。例如：

library(Matrix)
library(tictoc)
set.seed(123)
v <- sample(1e4)
m  <- Matrix(sample(c(0, 1), length(v) ^ 2, T, c(.99, .01)),
         length(v), length(v), sparse = F)
sm <- Matrix(m, sparse = T)
tic("dense")
x <- m %*% v
toc()
#> dense: 0.094 sec elapsed
tic("sparse")
y <- sm %*% v
toc()
#> sparse: 0.006 sec elapsed

库（矩阵）
图书馆（tictoc）
种子集（123）
v嗨，Naga，欢迎来到这个网站。如果你提供一个最小的、完整的、可复制的例子，你会得到更好的答案。如果有一个最小的数据示例可用于运行代码、实际使用或尝试的代码以及预期的结果，那么它会有所帮助。查看此帮助文件：有时了解您为什么要尝试做您正在做的事情也很有帮助。有时人们会给你更好的编码方式，有时人们会用不同的方式来回答，以更有效地解决问题。但是如果你只是想求解精确的矩阵乘法，这是没有必要的。好的，我们知道你的矩阵在数学上是稀疏的（包含很多零）。我们不知道它是否在计算上是稀疏的（以一种格式保存，如@dmca的答案，其中只显式存储非零值）。你能告诉我们，例如，
str（X）
你的矩阵在哪里吗？你可以看看稀疏矩阵代数R包，比如矩阵或垃圾邮件。