R rsparsematrix 随机稀疏矩阵

说明

有效地生成随机稀疏矩阵。默认情况下具有舍入高斯非零条目，并且 rand.x = NULL 生成随机模式矩阵，即继承自 nsparseMatrix 。

用法

rsparsematrix(nrow, ncol, density, nnz = round(density * maxE),
              symmetric = FALSE,
              rand.x = function(n) signif(rnorm(n), 2), ...)

参数

nrow , ncol	行数和列数，即矩阵维度 ( dim )。
density	[0,1] 中的可选数字，密度是所有矩阵条目中非零条目的比例。如果指定，则确定 nnz 的默认值，否则需要指定 nnz。
nnz	非零条目的数量，对于稀疏矩阵通常比 nrow*ncol 小得多。如果density 不是，则必须指定。
symmetric	逻辑指示结果是否应该是类 symmetricMatrix 的矩阵。请注意，在对称情况下，nnz 表示矩阵上部(或下部)部分(包括对角线)的非零条目数。
rand.x	NULL 或 x 槽的随机数生成器，function，以便 rand.x(n) 生成长度为 n 的数值向量。典型示例是 rand.x = rnorm 或 rand.x = runif ；默认值非常适合教学目的。
...	可选地将更多参数传递给 sparseMatrix() ，特别是 repr 。

细节

该算法首先通过一维索引对 “encoded” (i,j) 进行无放回采样，如果不是 symmetric sample.int(nrow*ncol, nnz) ，则 — 如果 rand.x 不是 NULL — 获取 x <- rand.x(nnz) 并调用 sparseMatrix(i=i, j=j, x=x, ..) 。当 rand.x=NULL 时，sparseMatrix(i=i, j=j, ..) 将返回一个模式矩阵(即继承自 nsparseMatrix )。

值

a sparseMatrix ，例如维度 (nrow, ncol) 的 M ，即，如果 symmetric 不为 true，则使用 dim(M) == c(nrow, ncol) ，而 nzM <- nnzero(M) 满足 nzM <= nnz ，并且通常满足 nzM == nnz 。

例子

set.seed(17)# to be reproducible
M <- rsparsematrix(8, 12, nnz = 30) # small example, not very sparse
M
M1 <- rsparsematrix(1000, 20,  nnz = 123,  rand.x = runif)
summary(M1)

## a random *symmetric* Matrix
(S9 <- rsparsematrix(9, 9, nnz = 10, symmetric=TRUE)) # dsCMatrix
nnzero(S9)# ~ 20: as 'nnz' only counts one "triangle"

## a random patter*n* aka boolean Matrix (no 'x' slot):
(n7 <- rsparsematrix(5, 12, nnz = 10, rand.x = NULL))

## a [T]riplet representation sparseMatrix:
T2 <- rsparsematrix(40, 12, nnz = 99, repr = "T")
head(T2)

作者

Martin Maechler