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私はこのような for ループを持っており、ここでソリューションを実装しようとしています。

aaa <- DFM %*% t(DFM)   #DFM is Quanteda dfm-sparse-matrix
for(i in 1:nrow(aaa)) aaa[i,] <- aaa[i,][order(aaa[i,], decreasing = TRUE)]

でも今

for(i in 1:nrow(mmm)) mmm[i,] <- aaa[i,][order(aaa[i,], decreasing = TRUE)]

wheremmmがまだ存在しない場合、目標は と同じことを行うことですmmm <- t(apply(a, 1, sort, decreasing = TRUE))。しかし、for ループの前に、mmmotherwiseを初期化する必要がありますError: object 'mmm' not found。との型は、aaa2つの Quanteda DFM 行列の行列乗算によって与えられます。mmmdgCMatrix

構造

aaaFuncDFM %*% t(DFM)DFM が Quanteda Sparse dfm-matrix である行列乗算によって与えられます。構造はそのようなものです

> str(aaaFunc)
Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots
  ..@ i       : int [1:39052309] 0 2 1 0 2 2616 2880 3 4 5 ...
  ..@ p       : int [1:38162] 0 2 3 7 8 10 13 15 16 96 ...
  ..@ Dim     : int [1:2] 38161 38161
  ..@ Dimnames:List of 2
  .. ..$ : chr [1:38161] "90120000" "90120000" "90120000" "86140000" ...
  .. ..$ : chr [1:38161] "90120000" "90120000" "90120000" "86140000" ...
  ..@ x       : num [1:39052309] 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 ...
  ..@ factors : list()

ここで説明したメソッドを使用した DFM のエラーは、R オブジェクトをその内容ではなくその構造などを複製することに関する一般的な質問です。

A.エラーaaaFunc.mt[]<- NA

> aaaFunc.mt <- aaaFunc[0,]; aaaFunc.mt[] <- NA; aaaFunc.mt[1,]
Error in intI(i, n = x@Dim[1], dn[[1]], give.dn = FALSE) : index larger than maximal 0

B.エラーmySparseMatrix.mt[nrow(mySparseMatrix),]<-

> aaaFunc.mt <- aaaFunc[0,]; aaaFunc.mt[nrow(aaaFunc),] <- NA
Error in intI(i, n = di[margin], dn = dn[[margin]], give.dn = FALSE) : 
  index larger than maximal 0

C.エラーreplace(...,NA)

Browse[2]> mmmFunc <- replace(aaaFunc,NA);
Error in replace(aaaFunc, NA) : 
  argument "values" is missing, with no default
Browse[2]> mmmFunc <- replace(aaaFunc,,NA);
Error in `[<-`(`*tmp*`, list, value = NA) : 
  argument "list" is missing, with no default
Browse[2]> mmmFunc <- replace(aaaFunc,c(),NA);
Error in .local(x, i, j, ..., value) : 
  not-yet-implemented 'Matrix[<-' method

2 つの Quanteda DFM 行列の行列乗算によって得られる空の dgCMatrix をどのように初期化しますか?

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以下は、空の疎行列を初期化するか、既存の疎行列をリセットしますが、次元とdimnames

library(Matrix)

i <- c(1,3:8)
j <- c(2,9,6:10)
x <- 7 * (1:7)
A <- sparseMatrix(i, j, x = x)
rownames(A) <- letters[seq_len(nrow(A))]

A2 <- sparseMatrix(i = integer(0), j = integer(0), dims = A@Dim, dimnames = A@Dimnames)

A@i <- integer(0)
A@p[] <- 0L
A@x <- numeric(0)

setequal(A, A2)
[1] TRUE
于 2017-01-12T13:29:07.360 に答える