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熔化稀疏矩阵(dgCMatrix)并保持其零点

melt sparse-matrix r

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dan · 技术社区 · 4 年前

我有一个大的 sparse matrix 一 Matrix 包裹 dgCMatrix 对象在 R ).

玩具示例:

m <- Matrix(c(0,0,2:0), 3,5)
rownames(m) <- paste0("g",1:3)
colnames(m) <- paste0("c",1:3)
> m
3 x 5 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
   c1 c2 c3 c4 c5
g1  .  1  .  .  2
g2  .  .  2  .  1
g3  2  .  1  .  .

我想 melt 它到a data.frame .

reshape2 s 熔化 需要强制执行此操作 dgCMatrix a matrix 对于我正在处理的尺寸,这个过程非常缓慢。所以我在寻找更有效的东西。

我想 mefa4 s Melt 会起作用,但它会删除零值:

> mefa4::Melt(m)
  rows cols value
1   g3   c1     2
2   g1   c2     1
3   g2   c3     2
4   g3   c3     1
5   g1   c5     2
6   g2   c5     1

我想保留它们,但我没有看到其中的参数 mefa4::Melt 的手册提供了这一点。有什么替代方案吗?

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dan 4 年前

数据:

m <- Matrix(c(0,0,2:0), 3,5)
rownames(m) <- paste0("g",1:3)
colnames(m) <- paste0("c",1:5)

解决方案:

data.frame(rows=rownames(x)[row(x)],cols=colnames(x)[col(x)],value=as.numeric(x))

这似乎比 reshape2 s melt 被胁迫者 matrix 和 mefa4 s Melt :

mf <- function(x){
  mefa4::Melt(x)
}

df <- function(x){
  data.frame(rows=rownames(x)[row(x)],cols=colnames(x)[col(x)],value=as.numeric(x))
}

rs <- function(x){
  reshape2::melt(Matrix::as.matrix(x))
}

microbenchmark::microbenchmark(df(m))
Unit: microseconds
  expr     min      lq     mean  median      uq      max neval
 df(m) 330.378 376.887 778.3489 476.903 699.743 14953.47   100

microbenchmark::microbenchmark(rs(m))
Unit: microseconds
  expr     min      lq     mean  median       uq     max neval
 rs(m) 537.328 638.683 1197.268 726.679 1042.261 15073.3   100

microbenchmark::microbenchmark(mf(m))
Unit: microseconds
  expr     min       lq     mean   median       uq      max neval
 mf(m) 459.947 526.6585 1023.575 677.9775 1007.214 6712.497   100