稀疏的矩阵尺寸与常规矩阵大小

Question

我的常规矩阵具有对象大小416字节，当我使用为（，“ sparsematrix”）将其变成稀疏矩阵时，此稀疏矩阵的大小将达到1720字节。

正常吗？我们不应该期望稀疏矩阵比常规矩阵更小的存储尺寸吗？

非常感谢！

Answer 1

矩阵是R的基本数据结构之一，并且可以用很少的元数据存储：它是一个值序列，每个维度仅为每个维度和数据类型。

sparsematrix对象中包含更多的元数据，因为您将在下面的示例中看到str（）。最突出的是，对于每个非零值AN（x，y）位置除了值本身外，还存储了位置。如果您存储整数，则仅此一项就会导致记忆使用的三倍。仅当有许多零值时，这才能得到补偿，因为它们根本没有存储。

密集的示例

比较矩阵的零值：

> mat1 = matrix( sample(3*3), c(3, 3))
> smat1 <- as(mat1, "sparseMatrix")

> showMem(c('mat1', 'smat1'), bytes=T)
        size bytes
mat1   264 B   264
smat1 1.7 kB  1688

> mat1
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    5    7
[2,]    8    6    1
[3,]    3    4    9

> str(mat1)
 int [1:3, 1:3] 2 8 3 5 6 4 7 1 9

> str(smat1)
Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots
  ..@ i       : int [1:9] 0 1 2 0 1 2 0 1 2
  ..@ p       : int [1:4] 0 3 6 9
  ..@ Dim     : int [1:2] 3 3
  ..@ Dimnames:List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : NULL
  ..@ x       : num [1:9] 2 8 3 5 6 4 7 1 9
  ..@ factors : list()

或这样的矩阵的较大版本：

> mat2 = matrix( sample(1000*1000), c(1000, 1000))
> smat2 <- as(mat2, "sparseMatrix")

> showMem(c('mat2', 'smat2'), bytes=T)
       size    bytes
mat2   4 MB  4000216
smat2 12 MB 12005504

稀疏示例

在这里我们创建一个更稀疏的矩阵，只有6个零，只有3个值。我们可以看到Sparsematrix仅存储3个值。

> mat3 = matrix( sample(3*3)%%3%%2, c(3, 3))
> smat3 <- as(mat3, "sparseMatrix")

> showMem(c('mat3', 'smat3'), bytes=T)
        size bytes
mat3   344 B   344
smat3 1.6 kB  1560

> mat3
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    0
[2,]    0    0    0
[3,]    1    0    1

> str(mat3)
 num [1:3, 1:3] 0 0 1 1 0 0 0 0 1

> str(smat3)
Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots
  ..@ i       : int [1:3] 2 0 2
  ..@ p       : int [1:4] 0 1 2 3
  ..@ Dim     : int [1:2] 3 3
  ..@ Dimnames:List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : NULL
  ..@ x       : num [1:3] 1 1 1
  ..@ factors : list()

最后，Sparsematrix可以节省预期的内存：

> mat4 = matrix( sample(1000*1000)%%3%%2, c(1000, 1000))

> smat4 <- as(mat4, "sparseMatrix")

> table(mat4)
mat4
     0      1 
666666 333334 

> showMem(c('mat4', 'smat4'), bytes=T)
      size   bytes
mat4  8 MB 8000216
smat4 4 MB 4005512