sparse.gbm.T <-as(counts,"dgTMatrix") ### convert to coo_matrix sparse.gbm.C <-as(counts,"dgCMatrix") ### convert to csc_matrix sparse.gbm.R <-as(counts,"dgRMatrix") ### convert to csr_matrix 创建列压缩的稀疏矩阵(csc_
library(Matrix) dense_matrix <- as(sparse_matrix, "matrix") ``` 其中sparse_matrix是一个稀疏矩阵对象,dense_matrix是转换得到的普通矩阵对象。这种方法简单直接,并且可以有效地将稀疏矩阵转换为普通矩阵,从而方便后续的数据分析和可视化。 2. 使用Matrix包进行逆转换 除了将稀疏矩阵转换为普通矩阵外,有时也需要...
library(SparseM) 接下来,假设我们有一个正则矩阵regular_matrix,可以使用Matrix()函数将其转换为稀疏矩阵。Matrix()函数接受一个矩阵作为输入,并指定sparse=TRUE来创建稀疏矩阵。 代码语言:R 复制 sparse_matrix<-Matrix(regular_matrix,sparse=TRUE) 转换后,sparse_matrix就是R中的稀疏矩阵了。 稀疏矩阵在处理大...
matrix[ ,4]——矩阵第4列 as.vector(matrix)——将矩阵转换成向量 a["name1","name2"]——矩阵以行和列的名称来代替行列的下标,name1是行名,name2是列名 rbind()——矩阵合并,按行合并,自变量宽度应该相等 cbind()——矩阵合并,安列合并,自变量高度应该相等 t()——矩阵转置 det()——行列式 solve(A...
R是一种基于对象(Object)的语言,对象具有很多属性(Attribute),其中一种重要的属性就是类(Class),最基本的类包括了数值(numeric)、逻辑(logical)、字符(character)、列表(list),符合类包括矩阵(matrix)、数组(array)、因子(factor)、数据框(dataframe)。
sparse_adj <- Matrix(adj_matrix, sparse=TRUE) co_occurrence_sparse <- t(sparse_adj) %% sparse_adj 统计检验:通过卡方检验或置换检验判断共现显著性,避免随机噪声干扰: chisq.test(co_occurrence)卡方独立性检验 实例验证与结果解读 假设邻接矩阵输出为: Node_A Node_B Node_C Node_D [1,] 1 0 1...
其转置 // 行数 sm1.outerSize(); // Number of columns (resp. rows) for a column major (resp. row major ) for (int i=0; i < SNN.outerSize(); ++i){ // 内部类遍历该对象的行: https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialSparse.html for (Eigen::SparseMatrix<double>::Inner...
3 x 3 sparse Matrix of class "pMatrix" [1,] . | . [2,] . . | [3,] | . . 7.2 Cholesky(平方根)分解 正定矩阵A=L*L转置 > A <- c(4,-1,1,-1,4.25,2.75,1,2.75,3.5) > dim(A) <- c(3,3);A [,1] [,2] [,3] [1,] 4 -1.00 1.00 [2,] -1 4.25 2.75 [3,]...
R语言矩阵是二维数据结构,由相同类型元素组成,可用matrix()、rbind()、cbind()创建,通过[]访问和修改元素,支持逻辑表达式筛选及向量运算批量修改。
Sparse#include <Eigen/Sparse>,包含稀疏矩阵的存储和运算 Dense#include <Eigen/Dense>,包含了Core/Geometry/LU/Cholesky/SVD/QR/Eigenvalues模块 Eigen#include <Eigen/Eigen>,包含Dense和Sparse 2. Matrix类 所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Matrix类有6个模板参数,主要使用前三个剩下的使用默认值 ...