子集 big.matrix 的正确方法答案

【问题标题】：Proper way to subset big.matrix子集 big.matrix 的正确方法
【发布时间】：2014-12-17 05:06:29
【问题描述】：

我想知道在 R 中是否有一种“正确”的方式来对 big.matrix 对象进行子集化。对矩阵进行子集化很简单，但该类总是恢复为“矩阵”。当处理像这样的小数据集时，这不是问题，而是处理大量数据集，但对于非常大的数据集，子集仍然可以从“big.matrix”类中受益。

require(bigmemory)
data(iris)
# I realize the warning about factors but not important for this example
big <- as.big.matrix(iris)

class(big)
[1] "big.matrix"
attr(,"package")
[1] "bigmemory"

class(big[,c("Sepal.Length", "Sepal.Width")])
[1] "matrix"

class(big[,1:2])
[1] "matrix"

【问题讨论】：

标签： r subset r-bigmemory

【解决方案1】：

从那以后，我了解到对big.matrix 进行子集化的“正确”方法是使用sub.big.matrix，尽管这仅适用于连续的列和/或行。当前未实现非连续子集化。

sm <- sub.big.matrix(big, firstCol=1, lastCol=2)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果不对子集调用as.big.matrix 似乎是不可能的。

来自big.matrix 文档，

如果x 是一个big.matrix，则x[1:5,] 将作为包含x 的前五行的R 矩阵返回。

我认为这也适用于列。所以看来你需要打电话

a <- as.big.matrix(big[,1:2])

为了使子集也成为big.matrix 对象。

class(a)
# [1] "big.matrix"
# attr(,"package")
# [1] "bigmemory"

【讨论】：