R nsparseMatrix-classes 稀疏“模式”矩阵

说明

nsparseMatrix 类是稀疏 “pattern” 矩阵的虚拟类，即概念上具有 TRUE /FALSE 条目的二元矩阵。仅存储 TRUE 元素的位置。

这些可以以 “triplet” 形式存储( TsparseMatrix ，子类 ngTMatrix 、 nsTMatrix 和 ntTMatrix ，它们实际上包含对，而不是三元组)或压缩的 column-oriented 形式(类 CsparseMatrix ，子类) ngCMatrix、nsCMatrix 和 ntCMatrix ) or-rarely-in 压缩 row-oriented 形式(类 RsparseMatrix 、子类 ngRMatrix 、nsRMatrix 和 ntRMatrix ) 。这些非虚拟类名称中的第二个字母表示 g enral、s ymmetric 或 t riangular。

类中的对象

可以通过调用 new("ngCMatrix", ...) 等形式来创建对象。更常见的是，通过将数字稀疏矩阵强制转换为模式形式来创建对象，以用于涉及稀疏矩阵的算法的符号分析阶段。此类算法通常涉及两个阶段：确定结果中非零位置的符号阶段和计算实际结果的数字阶段。在符号阶段，仅对任何操作数中非零元素的位置感兴趣，因此数值稀疏矩阵可以被视为稀疏模式矩阵。

插槽

uplo：

类 "character" 的对象。对于上三角，必须是"U"，对于下三角，必须是"L"。存在于三角形和对称类中，但不存在于普通类中。

diag：

类 "character" 的对象。对于单位三角形(对角线全为 1)，必须是 "U" ，对于非单位必须是 "N" 。当 diag 为 "U" 时，不会显式存储隐式对角线元素。仅出现在三角班中。

p：

"integer" 类指针对象，每列(行)一个，指向列中元素的初始(从零开始)索引。仅以压缩column-oriented 和压缩row-oriented 形式存在。

i：

类 "integer" 的对象，长度为 nnzero(非零元素的数量)。这些是矩阵中每个 TRUE 元素的行号。所有其他元素均为 FALSE。仅以三元组和压缩column-oriented 形式存在。

j：

类 "integer" 的对象，长度为 nnzero(非零元素的数量)。这些是矩阵中每个 TRUE 元素的列号。所有其他元素均为 FALSE。仅以三元组和压缩row-oriented 形式存在。

Dim：

"integer" 类的对象 - 矩阵的维度。

方法

强制

signature(from = "dgCMatrix", to = "ngCMatrix") 以及许多类似的；通常你应该强制 "nsparseMatrix" (或 "nMatrix" )。请注意，对稀疏模式矩阵的强制会记录所有潜在的非零条目，即显式 (“non-structural”) 零被强制为 TRUE ，而不是 FALSE ，请参见示例。

t

signature(x = "ngCMatrix") ：返回x 的转置

哪一个

signature(x = "lsparseMatrix") ，语义上等同于 base 函数 which(x, arr.ind) ；有关详细信息，请参阅lMatrix 类文档。

例子

(m <- Matrix(c(0,0,2:0), 3,5, dimnames=list(LETTERS[1:3],NULL)))
## ``extract the nonzero-pattern of (m) into an nMatrix'':
nm <- as(m, "nsparseMatrix") ## -> will be a "ngCMatrix"
str(nm) # no 'x' slot
nnm <- !nm # no longer sparse
## consistency check:
stopifnot(xor(as( nm, "matrix"),
              as(nnm, "matrix")))

## low-level way of adding "non-structural zeros" :
nnm <- as(nnm, "lsparseMatrix") # "lgCMatrix"
nnm@x[2:4] <- c(FALSE, NA, NA)
nnm
as(nnm, "nMatrix") # NAs *and* non-structural 0  |--->  'TRUE'

data(KNex, package = "Matrix")
nmm <- as(KNex $ mm, "nMatrix")
str(xlx <- crossprod(nmm))# "nsCMatrix"
stopifnot(isSymmetric(xlx))
image(xlx, main=paste("crossprod(nmm) : Sparse", class(xlx)))

也可以看看

类dgCMatrix