使用RcppArmadilloExtensions/sp_mat.h从Matrix到犰狳的稀疏矩阵转换

Question

我试图用非常最近RcppArmadillo包的能力(版本0.3.910.0有R 3.0.1和evrerything最新)从矩阵封装(类"dgCMatrix")的稀疏矩阵转换到sp_mat类型犰狳.我正在使用文件"RcppArmadilloExtensions/spmat.h"中的"as"和"wrap"函数.不幸的是,在尝试创建共享库时遇到编译错误.so在调用"R CMD INSTALL myRpackage"时.

这是重现错误的最小示例:

1. 我用RcppArmadillo.package.skeleton()创建了一个空包
2. 我定义了2个.cpp文件及其相应的头文件.h来执行从R导入的稀疏矩阵的和和乘积,如下所示:

文件"arma_sp_sum.h"

#ifndef _anRpackage_ARMA_SP_SUM_H
#define _anRpackage_ARMA_SP_SUM_H

#include <RcppArmadilloExtensions/spmat.h>

RcppExport SEXP arma_sp_prod(SEXP SPMAT) ;

#endif

文件"arma_sp_sum.cpp"

#include "arma_sp_sum.h"
using namespace Rcpp ;

SEXP arma_sp_sum(SEXP SPMAT){

  arma::sp_mat m1 = Rcpp::as<arma::sp_mat>(SPMAT) ;
  arma::sp_mat m2 = Rcpp::as<arma::sp_mat>(SPMAT) ;

  arma::sp_mat res = m1 + m2;
  return Rcpp::wrap(res) ;
}

文件"arma_sp_prod.h"

#ifndef _anRpackage_ARMA_SP_PROD_H
#define _anRpackage_ARMA_SP_PROD_H

#include <RcppArmadilloExtensions/spmat.h>

RcppExport SEXP arma_sp_prod(SEXP SPMAT) ;

#endif

档案"arma_sp_prod.cpp"

#include "arma_sp_prod.h"

using namespace Rcpp ;

SEXP arma_sp_prod(SEXP SPMAT){

  arma::sp_mat m1 = Rcpp::as<arma::sp_mat>(SPMAT) ;
  arma::sp_mat m2 = Rcpp::as<arma::sp_mat>(SPMAT) ;

  arma::sp_mat res = m1 * m2;
  return Rcpp::wrap(res) ;
}

然后,当运行$ R CMD INSTALL anRpackage $时,编译器会连续创建".o"文件,但是我得到以下ld错误:

ld: duplicate symbol arma::SpMat<double> Rcpp::as<arma::SpMat<double> >(SEXPREC*)in arma_sp_sum.o and arma_sp_prod.o for architecture x86_64
collect2: ld returned 1 exit status
make: *** [anRpackage.so] Error 1
ERROR: compilation failed for package ‘anRpackage’

那么我做错了什么？对不起,如果这是一个愚蠢的问题......无论如何,感谢所有在armadilllo/RcppArmadillo做得很好的人,并感谢你的帮助.

J.

Answer 1

我做了一些更改来RcppArmadillo清理它。现在as和已wrap针对armadillo( arma::SpMat<T>) 中的稀疏矩阵类型正确模板化。

RcppArmadillo您可以使用from svn再试一次吗？

另外，现在你应该只需要

#include <RcppArmadillo.h>

使用更新的代码，我可以编译您的包以及类似的内容：

#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends("RcppArmadillo")]]
using namespace Rcpp ;

// [[Rcpp::export]]
arma::sp_mat sparse( arma::sp_mat A ){
    A(0,0) = 1;
    A(1,0) = 2;
    return A ;
}

/*** R  
    require(Matrix)
    m <- Matrix(c(0,0,2:0), 3,5)
    sparse(m)
*/