R行列またはデータフレームをsparseMatrixに変換
（sparseMatrixパッケージを使用して）Matrixに変換したい通常のマトリックス（非スパース）があります。これを行う関数はありますか、それとも一連のループを実行する必要がありますか？
例.
> regMat <- matrix(0, nrow=10, ncol=10)
> regMat[3,5] <- round(runif(1),2)*100
> regMat[2,8] <- round(runif(1),2)*100
> regMat[8,4] <- round(runif(1),2)*100
> regMat[1,6] <- round(runif(1),2)*100
> regMat[7,4] <- round(runif(1),2)*100
> regMat
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 0 0 0 0 0 49 0 0 0 0
[2,] 0 0 0 0 0 0 0 93 0 0
[3,] 0 0 0 0 20 0 0 0 0 0
[4,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[5,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[6,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[7,] 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0
[8,] 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0
[9,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[10,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
助言がありますか？
2つのオプションがあります。
library(Matrix)
A <- as(regMat, "sparseMatrix") # see also `vignette("Intro2Matrix")`
B <- Matrix(regMat, sparse = TRUE) # Thanks to Aaron for pointing this out
identical(A, B)
# [1] TRUE
A
# 10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#
# [1,] . . . . . 45 . . . .
# [2,] . . . . . . . 59 . .
# [3,] . . . . 95 . . . . .
# [4,] . . . . . . . . . .
# [5,] . . . . . . . . . .
# [6,] . . . . . . . . . .
# [7,] . . . 23 . . . . . .
# [8,] . . . 63 . . . . . .
# [9,] . . . . . . . . . .
# [10,] . . . . . . . . . .
マトリックスについては、誰かがすでに答えを持っています。
Data.tableには、ジョブを実行したパッケージがあります。
library(Matrix)
library(mltools)
x = data.table()
sparseM <- sparsify(x)
ジョシュの答えは結構ですが、より多くのオプションと説明があります。
Nit Picky "私は通常の行列（非スパース）を持っています..."実際にあなたは do 疎なマトリックス（ほとんど0s）;圧縮されていない形式です。あなたの目標は、それを圧縮ストレージ形式にすることです。
スパース行列は、複数のストレージ形式に圧縮できます。 圧縮スパース列（CSC） および 圧縮スパース行（CSR） は、2つの主要な形式です。 as(regMat, "sparseMatrix")は、マトリックスをdgCMatrixタイプの圧縮スパース列に変換します。これは通常あなたが望んでいることですが、私はそれについて明示することを好みます。
_library(Matrix)
matCSC <- as(regMat, "dgCMatrix") # compressed sparse column CSC
matCSC
10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
[1,] . . . . . 57 . . . .
[2,] . . . . . . . 27 . .
[3,] . . . . 90 . . . . .
[4,] . . . . . . . . . .
[5,] . . . . . . . . . .
[6,] . . . . . . . . . .
[7,] . . . 91 . . . . . .
[8,] . . . 37 . . . . . .
[9,] . . . . . . . . . .
[10,] . . . . . . . . . .
matCSR <- as(regMat, "dgRMatrix") # compressed sparse row CSR
matCSR
10 x 10 sparse Matrix of class "dgRMatrix"
[1,] . . . . . 57 . . . .
[2,] . . . . . . . 27 . .
[3,] . . . . 90 . . . . .
[4,] . . . . . . . . . .
[5,] . . . . . . . . . .
[6,] . . . . . . . . . .
[7,] . . . 91 . . . . . .
[8,] . . . 37 . . . . . .
[9,] . . . . . . . . . .
[10,] . . . . . . . . . .
_これらは表面上は外観や動作は同じですが、内部的にはデータの格納方法が異なります。データの列を取得する場合はCSCが高速で、行を取得する場合はCSRが高速です。また、データの構造に応じて、使用するスペースの量も異なります。
さらに、この例では、圧縮されていないスパース行列を圧縮された行列に変換しています。通常、これはメモリを節約するために行うので、圧縮されていないマトリックスを構築して、それを圧縮形式に変換するだけでは目的を達成できません。実際には、（行、列、値）トリプレットのテーブルから圧縮スパース行列を作成するのがより一般的です。これは、MatrixのsparseMatrix()関数を使用して行うことができます。
_# Make data.frame of (row, column, value) triplets
df <- data.frame(
rowIdx = c(3,2,8,1,7),
colIdx = c(5,8,4,6,4),
val = round(runif(n = 5), 2) * 100
)
df
rowIdx colIdx val
1 3 5 90
2 2 8 27
3 8 4 37
4 1 6 57
5 7 4 91
# Build CSC matrix
matSparse <- sparseMatrix(
i = df$rowIdx,
j = df$colIdx,
x = df$val,
dims = c(10, 10)
)
matSparse
10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
[1,] . . . . . 57 . . . .
[2,] . . . . . . . 27 . .
[3,] . . . . 90 . . . . .
[4,] . . . . . . . . . .
[5,] . . . . . . . . . .
[6,] . . . . . . . . . .
[7,] . . . 91 . . . . . .
[8,] . . . 37 . . . . . .
[9,] . . . . . . . . . .
[10,] . . . . . . . . . .
_恥知らずなプラグイン-興味があれば このことをカバーするブログ記事 などがあります。