将稀疏矩阵索引列表转换为R中的矩阵

Question

我有一个字符串列表：

dat <- list(V1=c("1:23","4:12"),V2=c("1:3","2:12","6:3"))

列表元素V1和V2是列。 1:23表示“该列的第一个条目值为23”。 所有其他条目应为零。 矩阵的维数由最高条目指示，在本例中，我们有2列（V1和V2），最高行编号为6，因此将得到一个2x6矩阵，如下所示：

matrix(c(23,3,
     0,12,
     0,0,
     12,0,
     0,0,
     0,3),nrow=6,ncol=2,byrow=T)

这种转换怎样实现？

- spore234

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你的意思是要写成 matrix(c(23,3, 吗？ - Eric Brooks

“所有其他条目都为零”是错误的，或者最多是令人困惑的... - Frank

@EricBrooks 谢谢，已更正。 - spore234

Answer 1

解决方案：

dat <- list(V1=c("1:23","4:12"),V2=c("1:3","2:12","6:3"))
y <- inverse.rle(list(values = 1:length(dat),lengths = sapply(dat,length)))

x <-  as.numeric(unlist(sapply(dat,function(y)sapply(strsplit(y,":"),function(x)x[1]))))
val <- as.numeric(unlist(sapply(dat,function(y)sapply(strsplit(y,":"),function(x)x[2]))))

num_row <- max(x)
num_col <- max(y) 
m = matrix(0, nrow = num_row, ncol = num_col)
m[cbind(x,y)] <- val
m

- Eric Brooks

Answer 2

您也可以试试

library(dplyr)
library(tidyr)
library(Matrix)

 d1 <- unnest(dat,col) %>% 
           separate(x, into=c('row', 'val'), ':', convert=TRUE)  %>% 
           extract(col, into='col', '\\D+(\\d+)', convert=TRUE)

 as.matrix(with(d1, sparseMatrix(row, col, x=val)))
 #     [,1] [,2]
 #[1,]   23    3
 #[2,]    0   12
 #[3,]    0    0
 #[4,]   12    0
 #[5,]    0    0
 #[6,]    0    3

- akrun

---

unnest(setNames(dat, seq_along(dat)),col) 与 stack(dat) 非常相似。在后者中，as.numeric 在 ind 上的作用与前者中的 col 同样有效。 - Frank

或者，实际上可以使用 unnest(dat,col) ，以保持它在tidyr/dplyr中 :) 不需要重新命名。 - Frank

@Frank 但是在sparseMatrix中，我需要数字索引。例如：d1 <- unnest(dat,col) %>% separate(x, into=c('row', 'val'), ':', convert=TRUE)。然后我可以使用sub来提取数字部分并转换为数字索引。 - akrun

@Frank按照您的建议进行了一些修改。看起来还不错吗？ - akrun

哦，问题在于unnest的行为是根据stringsAsFactors=FALSE来执行的。这个可以正常工作：d1 <- stack(dat) %>% separate(values, into=c('row', 'val'), ':', convert=TRUE) %>% mutate(col=as.numeric(ind))。但是这个会失败：d1 <- unnest(dat,col) %>% separate(x, into=c('row', 'val'), ':', convert=TRUE) %>% mutate(col=as.numeric(col))。当然，看起来不错 :) - Frank