r - Matlab 在 R 中的 sparse(i,j,s,m,n) 等价物

Question

我正在使用 R。

我有一个矩阵结构，但存储在三个列表 IND1、IND2 和 VAL 中，每个列表的长度都为 N；我需要将 VAl 中的值存储在矩阵 MAT 中，这样:

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，但我知道大小必须是多少(如果你需要知道大小，就称它为 m，因为对我来说它必须是一个方阵)。

Matlab 有一个很好的函数来创建 sparse矩阵正是这样做的，但我需要用 R 语言完成这个，希望没有循环，有谁知道这是否可以完成，请告诉我如何做。提前致谢。

P.S:我已经尝试过显而易见的:

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

但我得到了一个奇怪的结果(所有行都具有相同的重复值)

Answer 1

DWin 是正确的 - Matrix 包是正确的选择。但是，如果你有很多数据，我发现值替换的替换类型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，然后在需要时转换为类矩阵。例如。

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