用法2:S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax)——由i,j,s三个向量创建一个m*n的稀疏矩阵(上面的B矩阵形式),并且最多含有nzmax个元素。 例如: B=sparse([1,2,3],[1,2,3],[0,1,2],4,4,4) B= (2,2) 1 (3,3) 2 其中i=[1,2,3],稀疏矩阵的行位置;j=[1,2,3],稀疏矩阵的列位置;s=[0,1,2],稀疏矩阵元素
这些只是简单的说明的,现在下面讲一个sparse函数常用的用法: S=sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S。 具体的操作: 依次取i,j中的值作为S的行标和列标,再在s中的值赋值到S中所对应的行标和列标。若S=sparse(i,j,s,m,n) ,此时的nzmax=length(s...
(1) 将完全存储方式转化为稀疏存储方式函数A=sparse(S)将矩阵S转化为稀疏存储方式的矩阵A。当矩阵S是稀疏存储方式时,则函数调用相当于A=S。 sparse函数还有其他一些调用格式: sparse(m,n):生成一个m*n的所有元素都是0的稀疏矩阵。 sparse(u,v,S)--:u,v,S是3个等长的向量。S是要建立的稀疏矩阵的非0元...
本例中通过sparse函数直接创建了稀疏矩阵S。sparse函数中的前两个输入变量[1 3 2 1 4]和[3 1 4 1 4]就是元素在矩阵中排列的位置,第3个输入变量[1 2 3 4 5]就是稀疏矩阵前面两个输入变量中的位置所对应的元素的值,而最后的两个输入变量4是指输出的稀疏矩阵的行数是4,输出的稀疏矩阵的列数同样也为4...
A=sparse(S):将矩阵S转化为稀疏存储方式的矩阵A。 S=full(A):将矩阵A转化为完全存储方式的矩阵S。(2)直接建立稀疏存储矩阵sparse(m,n):生成一个m×n的所有元素都是零的稀疏矩阵。 sparse(u,v,S):其中u、v、S是3个等长的向量。S是要建立的稀疏存储矩阵的非零元素,u(i)、v(i)分别是S(i)的行和...
connections = sparse([3 5], [7 9], [1 1], 10000, 10000)这种方法适合已知非零元素位置的情况。第二种是从全矩阵转换，当已有普通矩阵A时，用sparse(A)自动过滤零元素。第三种是生成特定结构的稀疏矩阵，比如用speye(10000)创建单位矩阵，适合初始化对角线重要的场景。矩阵运算时需要注意数据类型匹配。
有些矩阵有很多0,占用很多内存是没必要的。只需要存储非0的数据。如果有大量0的 数据,可以省去一些内存。稀疏矩阵的类型是sparse而不是matrix。 sparse:创建稀疏矩阵。 speye:创建单位稀疏矩阵。 sprand:创建与原稀疏矩阵基于相同结构的0~1均匀分布稀疏矩阵。
Matlab图论工具箱及用法 图论工具箱相关命令：命令：graphallshortestpaths[dist]=graphallshortestpaths(G)G为表示点间连接关系与权值的稀疏矩阵。可由sparse(begin,end,weight)函数生成。其中begin和end分别为起点与对应终点组成的矩阵，weight为对应边的权重。dist为最小距离组成的矩阵。graphconncomp[S,C] = graph...
sparse([1,2,3,4],[1,2,3,4],[0,0,1,1],5,5,6)ans =(3,3) 1(4,4) 1其中i=[1,2,3,4]，对应要形成矩阵的行位置；J=[1,2,3,4]，对应要形成矩阵的列位置；S=[0,0,1,1]，对应要形成矩阵对应位置的值。5,5,6意味着生成一个最多有6个元素的5*5的矩阵。6 6）ceil函数：朝正...