最成熟的稀疏矩阵包为R？

Question

对于R,至少有两个稀疏矩阵包.我正在调查这些因为我正在使用太大而稀疏的数据集以适应具有密集表示的内存.我想要基本的线性代数例程,以及轻松编写C代码来操作它们的能力.哪个库最成熟,最好用？

到目前为止我发现了

• Matrix有许多反向依赖,暗示它是最常用的.
• SparseM没有那么多的反向deps.
• 各种图库可能都有自己的(隐式)版本; 例如igraph和网络(后者是statnet的一部分).这些太专业了,不能满足我的需求.

有人有这方面的经验吗？

通过在RSeek.org上搜索一下,Matrix包似乎是最常提到的一个.我经常认为CRAN任务视图是相当权威的,而多变量任务视图提到了Matrix和SparseM.

Answer 1

Matrix是最常见的,也刚刚被接受R标准安装(截至2.9.0),因此应该广泛使用.

基准矩阵:https: //stat.ethz.ch/pipermail/r-announce/2009/000499.html

Answer 2

根据我的经验,Matrix是您提到的最佳支持和最成熟的软件包.它的C架构也应该相当好,并且相对简单易用.