大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了如何规避 table() 函数抛出的 2^31 错误？，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我真的尽我最大的努力通过 stackoverflow 搜索解决方案，但不幸的是我找不到合适的问题。因此，我必须自己提出一个问题。
我正在处理一个包含 sessionID 和主题的数据集。我想知道，有多少特定主题的物品被一起购买。值得庆幸的是，堆栈溢出成员有一个好主意，它使用了 table() 函数和 crossprod() 函数的组合。
topicPairs <- crossprod(table(as.data.frame(transactions)))
您可以在这里查看：How can I count,how many Items have been in one session together?
对于主题（或流派），这种方法非常有效，最终矩阵在存储使用方面非常小。
但是，现在我想知道，在不同的会话中总共购买了多少艺术家。因此，我只是用艺术家（这里，我有 35727 个）替换流派（我有 360 个）并应用这种“表格交叉组合”。不幸的是，R 抛出以下错误消息：
attempt to make a table with >= 2^31 elements
我也明白发生了什么：表格函数为每个会话和类型生成一个条目。由于我只有 360 种不同的流派，所以这没有问题，因为会话数乘以 gernes 数小于 2^31。另一方面，我有 35727 位不同的艺术家。如果我将此数字乘以会话数，我将超过 2^31 个元素的数量。
这真的很可悲，因为这个解决方案非常聪明和简单，而且效果很好。所以，我想问你，是否有办法绕过这个问题。当然，我的数据集相当大……但有人使用更大的数据集。
Perheps，我必须将设置的数据拆分为较小的子集，并在最后一步将它们合并在一起。但这并不容易，因为有一些艺术家出现，例如在子集 1 中但不在子集 2 中。因此，我不能简单地按元素添加矩阵。
如果你能为这个问题提供一个解决方案，那就太棒了，因为它让我发疯，离完美的解决方案很近。
在此先非常感谢您！
当您的结果矩阵很可能是稀疏的，因为零的百分比很高，如果可能，使用稀疏矩阵来节省空间是值得的。
对于您的data：
sessionID <- c(1,2,3,4,5,6,6)
topic <- c("rock","house","country","rock","r'n'b","pop","classic","country")
transactions <- cbind(sessionID,topiC)
您可以使用 xtabs 返回一个稀疏矩阵（而不是由 table 返回的密集矩阵），并使用 @H_100_7@matrix 包找到这个的叉积，哪个将保留稀疏性。
tab <- xtabs(~ sessionID + topic,data=transactions,sparse=TRUE)
Matrix::crossprod(tab)
以上是大佬教程为你收集整理的如何规避 table() 函数抛出的 2^31 错误？全部内容，希望文章能够帮你解决如何规避 table() 函数抛出的 2^31 错误？所遇到的程序开发问题。
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