R Sparse Matrix转Dense Matrix用法及代码示例

R 是一种用于执行统计计算和图形目的的编程语言。目前它得到 R 核心团队和 R 统计计算基金会的支持和支持。对于数据分析和统计软件的创建，统计学家、生物信息学家和数据挖掘人员使用R Programming Language。 R 编程语言是数据挖掘中最流行的语言之一。

在本文中，我们将了解如何在 R 中读取稀疏矩阵并将其转换为密集矩阵。

稀疏矩阵和稠密矩阵

稀疏矩阵是大多数元素为 zero-valued 的任何矩阵，而密集矩阵正好相反，即大多数元素为非零值的矩阵。

The following is a spares matrix:
[[0, 0, 0, 1],
 [7, 0, 0, 0]]
 
While, below is a dense matrix:
[[1, 9, 0, 2],
 [8, 3, 5, 4]]

矩阵包

我们将借助 Matrix 包来完成此操作。矩阵包帮助我们在 R 中执行矩阵运算。让我们从安装该包开始。您可以使用以下命令进行安装：

install.packages("Matrix")

要将稀疏矩阵转换为稠密矩阵，我们将使用as.matrix()方法。它采用data.table对象并将其转换为矩阵。

用法：

示例 1：在此示例中，我有一个包含 4 个非零条目的 6 x 7 稀疏矩阵，我已使用 as.matrix() 方法将其转换为密集矩阵。

library(Matrix) 
i <- c(1, 4, 5, 6) 
j <- c(2, 7, 3, 1) 
x <- c(8, 1, 9, 2) 
sm <- sparseMatrix(i, j, x = x) 
print(sm) 
dm <- as.matrix(sm) 
dm

输出：

示例 2：在此示例中，我有一个包含 6 个非零条目的 7 x 8 稀疏矩阵，我已使用 as.matrix() 方法将其转换为密集矩阵。我已经用过鲁普瓦生成随机数的方法。

library(Matrix) 
i <- c(1, 5, 2, 3, 7, 2) 
j <- c(8, 4, 2, 1, 6, 1) 
x <- rpois(6, 3) 
sm <- sparseMatrix(i, j, x = x) 
print(sm) 
dm <- as.matrix(sm) 
dm

输出：