Matlab在R中的稀疏(i,j,s,m,n)等价物

Question

我正在和R.一起工作

我有一个矩阵结构,但存储在三个列表IND1,IND2和VAL中,每个列表长度为N; 我需要将VAl中的值存储在矩阵MAT中,以便:

for each i in 1 to N:
    MAT[IND1(i), IND2(i)] == VAL(i)

你可以猜到MAT的最终大小不一定是NxN,但是我知道大小必须是什么(如果你需要知道大小,可以称之为m,因为对我来说它必须是方阵).

Matlab有一个很好的功能来创建一个稀疏的矩阵,完成这个,但我需要在语言R中完成这个,希望没有循环,有人知道这是否可以完成,请告诉我如何.提前致谢.

PS:我已经尝试过显而易见的事了:

MAT <- matrix(nrow=m, ncol=m)
MAT[IND1, IND2] <- VAL

但我得到一个奇怪的结果(所有行都有相同的重复值)

Answer 1

DWin是对的 - Matrix包是要走的路.但是,如果您有大量数据,我发现替换类型的值替换可能会挂起或需要很长时间.更好的方法可能是创建一个类sparseMatrix对象,然后根据需要转换为类矩阵.防爆.

set.seed(1)
n=50
x <- sample(seq(100), n)
y <- sample(seq(100), n)
z <- runif(n)
cbind(x,y,z)

library(Matrix)
s.mat <- sparseMatrix(i=x, j=y, x=z)
dim(s.mat)
image(s.mat)

#convert to a class matrix if needed
mat <- as.matrix(s.mat)
mat[which(mat==0)] <- NaN