Question

我正在处理大型矩阵-按10^8列和10^3-10^4行的顺序。由于这些矩阵仅是一和零（超过99％的零），因此我认为Matrix包中的稀疏构造是适当的。但是，我看不到像下面的示例那样生成随机矩阵的方法。请注意，非零条目由列概率col_prob定义。

set.seed(1) #For reproducibility
ncols <- 20
nrows <- 10
col_prob <- runif(ncols,0.1,0.2)
rmat <- matrix(rbinom(nrows*ncols,1,col_prob),
       ncol=ncols,byrow=T)

当然，我可以将rmat转换为稀疏矩阵：

rmat_sparse <- Matrix(rmat, sparse=TRUE)

但是，我想一步生成稀疏矩阵。我不确定函数Matrix::rsparsematrix是否可以完成此操作。

Answer 1

以下函数将通过处理空白dgCMatrix对象的值来生成您要查找的类型的稀疏矩阵。基本上，它一次创建了rbinom行，并相应地填充了@i和@p值。

library(Matrix)    
randsparse <- function(nrows, ncols, col_prob) {
  mat <- Matrix(0, nrows, ncols, sparse = TRUE)  #blank matrix for template
  i <- vector(mode = "list", length = ncols)     #each element of i contains the '1' rows
  p <- rep(0, ncols)                             #p will be cumsum no of 1s by column
  for(r in 1:nrows){
    row <- rbinom(ncols, 1, col_prob)            #random row
    p <- p + row                                 #add to column identifier
    if(any(row == 1)){
      for (j in which(row == 1)){
        i[[j]] <- c(i[[j]], r-1)                 #append row identifier
      }
    }
  }
  p <- c(0, cumsum(p))                           #this is the format required
  i <- unlist(i)
  x <- rep(1, length(i))
  mat@i <- as.integer(i)
  mat@p <- as.integer(p)
  mat@x <- x
  return(mat)
}

set.seed(1)
randsparse(10, 20, runif(20, 0.1, 0.2))

10 x 20 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

 [1,] 1 . . . . . . . 1 . . . . . 1 . . . . .
 [2,] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
 [3,] 1 . . . . . . . . . . . . . . 1 1 . . 1
 [4,] . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . .
 [5,] . . . 1 . . . . 1 . 1 . . . . . . . . .
 [6,] 1 . . . . . . . . . . . . . 1 . . . 1 .
 [7,] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
 [8,] . 1 . . 1 . . . . . . . 1 . . 1 . . . 1
 [9,] . . 1 . . . . . 1 . . . . 1 . . . 1 . .
[10,] . . . . . . . . . . 1 . . 1 . . . 1 1 .

生成随机稀疏矩阵

1 个答案: