我目前有一个矩阵，如下所示：

[,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]
    [1,]     2    12    NA    NA    NA    NA
    [2,]     1     3     7    13    NA    NA
    [3,]     2     4     8    14    NA    NA
    [4,]     3     5     9    15    NA    NA
    ....
    ....
    ....
    [31870] ....                       .....

我要做的是创建一个大小为31870 x 31870的邻接矩阵。这个新矩阵的第一行将只包含零，除了列2和12的1。其他行以此类推。理想情况下，该解决方案既快速，又足够灵活，可以处理大于6个的邻居，并且还可以应用于创建除31870 × 31870之外的其他维度的矩阵。
我在网上找到了ifelse（）函数，但我无法正确地实现它。我还尝试循环通过一个空的二进制矩阵。这也不起作用。我还尝试用关键字"binary matrix"、"design matrix"和"adjacency matrix"查找类似的问题。我尝试将我的矩阵转换为一个边列表，然后把它变成一个邻接矩阵。我没有让它工作。

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我最终用下面嵌套的for循环和igraph-package解决了这个问题：

# Count the non-NaNs in the matrix
nr_of_entries_adjacencies <- dim(matrix)[1] * dim(matrix)[2]

# Initialize an empty matrix to store all adjacencies
init_edge_list <- matrix(data = NaN, nrow = nr_of_entries_adjacencies, ncol = 2) 

# My original problem was concerned with finding the number of neighbors to a coordinate. 
#Here I added one extra 'neighbor', which represents the coordinate's distance to itself

nr_of_neighbors_plus_one <- 7

for (row_nr in 1:dim(matrix)[1]) {
  print(row_nr)
  for (col_nr in 1:dim(matrix)[2]) {
    if (is.na(matrix[row_nr,col_nr]) == FALSE) {
      edge_list_row_nr <- ((row_nr-1) * nr_of_neighbors_plus_one) + col_nr
      init_edge_list[edge_list_row_nr ,2] <- init_row_nan_padded[row_nr, col_nr]
      init_edge_list[edge_list_row_nr, 1] <- row_nr
    }
  }
}

 # Remove the rows with Na's
edge_list <- na.omit(init_edge_list)

# Convert to graph dataframe
graph_dataframe <- igraph::graph.data.frame(edge_list)

# Convert to adjacency matrix
adjacency_matrix <- igraph::get.adjacency(graph_dataframe,sparse=TRUE)