R：来自 Matrix 包的 rBind 不适用于稀疏矩阵

Question

我有以下代码：

concept_vectors <- foreach(j = 1:2, .combine=rBind, .packages="Matrix") %do% {
   Matrix::colMeans(sparseX[1:10,],sparseResult=TRUE)
}

这会导致以下错误消息：

Error in { : no method for coercing this S4 class to a vector

但是，如果我删除 'sparseResult=TRUE' 选项，或者根本不使用 colMeans，代码就可以工作，即使没有 colMeans，sparseX 仍然是一个 S4 对象。

如果我直接将 rBind 替换为 rbind2，那么我仍然会看到以下错误：

error calling combine function:
<simpleError in .__H__.rbind(deparse.level = 0, x, y): no method for coercing this S4 class to a vector>

您知道任何解决方法吗？

Answer 1

问题在于 colMeans 返回 sparseVector 而不是 sparseMatrix。因此，rBind 无法将多个 sparseVector 对象组合成 sparseMatrix。

如https://stackoverflow.com/a/8979207/1075993 所述，解决方案是编写一个函数，将多个 sparseVector 对象组合成 sparseMatrix：

sameSizeVectorList2Matrix <- function(vectorList){  
    sm_i<-NULL
    sm_j<-NULL
    sm_x<-NULL
    for (k in 1:length(vectorList)) {
        sm_i <- c(sm_i,rep(k,length(vectorList[[k]]@i)))
        sm_j <- c(sm_j,vectorList[[k]]@i)
        sm_x <- c(sm_x,vectorList[[k]]@x)
    }
return (sparseMatrix(i=sm_i,j=sm_j,x=sm_x,dims=c(length(vectorList),vectorList[[1]]@length)))
}