主要内容

稀疏的

创建稀疏矩阵

在页面中全部折叠

语法

S =稀疏(A)
S =稀疏(m,n)
S =稀疏(i,j,v)
S =稀疏(i,j,v,m,n)
S =稀疏(i,j,v,m,n,nz)

描述

例子

稀疏的(一个）通过挤压出任何零元素，将完整矩阵转换为稀疏形式。如果一个矩阵包含很多零，将矩阵转换为稀疏存储可以节省内存。

例子

稀疏的(m, n）生成一个米——- - - - - -n全零稀疏矩阵。

例子

稀疏的(我,我，v）生成稀疏矩阵年代来自三胞胎我，j,v这样S(i(k)，j(k)) = v(k)．的max(我)——- - - - - -马克斯(j)为输出矩阵分配了空间长度(v)非零元素。

如果输入我，j,v无论是向量还是矩阵，它们必须有相同数量的元素。或者，这个论证v和/或其中一个论点我或j可以是标量。

例子

稀疏的(我,我，v，m, n）的大小。年代作为米——- - - - - -n．

例子

稀疏的(我,我，v，m, n，新西兰）为新西兰非零元素。使用此语法为构造后要填充的非零值分配额外空间。

例子

全部折叠

打开实时脚本

创建一个10,000 * 10,000的完整存储单位矩阵。

A =眼(10000);谁一个
名称大小字节类属性A 10000x10000 800000000 double

这个矩阵使用800兆的内存。

将矩阵转换为稀疏存储。

S =稀疏(A);谁年代
名称大小字节类属性S 10000x10000 240008双稀疏

在稀疏形式下，相同的矩阵使用大约0.25兆的内存。在这种情况下，可以通过使用speye函数，它直接创建稀疏单位矩阵。

打开实时脚本 
S =稀疏(10000,5000)
S =全零稀疏:10000x5000
打开实时脚本

从三元组创建一个1500 × 1500的稀疏矩阵我，j,v．

I = [900 1000];J = [900 1000];V = [10 100];S =稀疏(i,j,v,1500,1500)
S = (900,900) 10 (1000,1000) 100

当指定的大小大于max(我)——- - - - - -马克斯(j),稀疏的函数用额外的0行和列填充输出。

大小(年代)
ans =1×21500 1500
打开实时脚本

创建一个稀疏矩阵10非零值，但为其分配了空间One hundred.非零值。

S =稀疏(1:10,1:10,5,20,20,100);N = nnz(S)
N = 10
N_alloc = nzmax(S)
N_alloc = 100

的spalloc函数是一种创建稀疏矩阵的简便方法没有非零元素，但为一些非零元素分配了空间。

打开实时脚本

使用重复下标将值累积到一个稀疏矩阵中，否则将需要一个或多个循环。

创建一个数据列向量和两个下标列向量。

I = [6 6 6 5 10 10 9 9]';J = [1 1 1 2 3 3 10 10]';V = [100 202 173 305 410 550 323 121]';

并排显示下标和值。

(i, j, v)
ans =8×36 1 100 6 1 202 6 1 173 5 2 305 10 3 410 10 3 550 9 10 323 9 10 121

使用稀疏的函数来累积具有相同下标的值。

S =稀疏(i,j,v)
S = (6,1) 475 (5,2) 305 (10,3) 960 (9,10) 444

输入参数

全部折叠

输入矩阵，指定为全矩阵或稀疏矩阵。如果一个已经是稀疏了，那么稀疏(A)返回一个．

数据类型:双|逻辑
复数支持:金宝app是的

下标对，指定为标量、向量或矩阵的单独参数。中的对应元素我而且j指定S (i, j)中的值的位置v输入输出。我而且j必须具有相同的数据类型。如果任何一我或j是一个向量或矩阵，那么另一个输入可以是一个标量，也可以是具有相同数量元素的向量或矩阵。在这种情况下，稀疏的使用我(:)而且j (:)作为下标。

如果我而且j中的几个元素具有相同的值v,然后稀疏的聚合中的值v有重复指标的。中的值的数据类型决定聚合行为v：

  • 对于逻辑值，稀疏的应用任何函数。

  • 对于双值，稀疏的应用总和函数。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

值，指定为标量、向量或矩阵。如果v是一个向量或矩阵，那么是一个输入吗我或j也必须是具有相同数量元素的向量或矩阵。

任何元素v0会被忽略，相应的下标也会被忽略我而且j．但是，如果不指定输出的尺寸大小，米而且n,然后稀疏的计算最大值M = max(i)而且N = max(j)在忽略任何零元素之前v．

数据类型:双|逻辑
复数支持:金宝app是的

每个维度的大小，指定为单独的整数值参数。如果你指定米(行大小)，您还必须指定n(列的大小)。

如果不指定米而且n,然后稀疏的使用默认值M = max(i)而且N = max(j)．这些极大值在任何零输入之前计算v是删除。

数据类型:双

非零元素的存储分配，指定为非负整数。新西兰一般必须大于或等于Max ([numel(i)， numel(j)， numel(v)， 1])．然而，如果大小我，j,v允许您指定的值0为新西兰,然后稀疏的而是将值设置为1．

对于稀疏矩阵，年代,nnz函数返回矩阵中非零元素的个数nzmax函数返回分配给非零矩阵元素的存储量。如果nnz (S)而且nzmax (S)返回不同的结果，那么可能会分配比实际需要更多的存储空间。因此，设置新西兰只是为了以后补上。

如果不指定新西兰,然后稀疏的使用默认值Max ([numel(i)， numel(j)， numel(v)， 1])．

数据类型:双

限制

  • 如果有任何输入我,我或m, n比2 ^还有对于32位平台，或者2 ^ 48-1在64位平台上，则不能构造稀疏矩阵。

提示

  • MATLAB®以压缩稀疏列格式存储稀疏矩阵。要了解更多信息，请参阅约翰·r·吉尔伯特、克利夫·莫勒和罗伯特·施赖伯的中的稀疏矩阵MATLAB:设计与实施．

  • 的accumarray函数的积累行为与稀疏的．

    • accumarray将数据分组到使用的容器中n-维下标，但是稀疏的使用二维下标将数据分组到容器中。

    • accumarray在默认情况下将下标相同的元素添加到输出中，但可以选择对容器应用任何函数。稀疏的应用总和函数中输出下标相同的元素(用于双值)或应用任何函数(用于逻辑值)。

扩展功能

另请参阅

|||||||||||||

主题

R2006a之前介绍过

MATLAB的文档

金宝app

用MATLAB介绍深度学习

用MATLAB介绍深度学习

下载电子书