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sparse

创建共分布稀疏矩阵

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    语法

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

    说明

    示例

    S = sparse(A) 通过删除任何零元素将完全共分布矩阵转换为稀疏形式。您可以通过将包含许多零的矩阵转换为稀疏存储来节省内存。

    S = sparse(m,n) 创建一个由 m 和 n 组成的全零共分布稀疏矩阵。

    S = sparse(i,j,v) 由三元组 i、j 和 v 创建一个共分布稀疏矩阵 S。S 中的行数由 i 的最大值设置，S 中的列数由 j 的最大值设置。矩阵为 length(v) 非零元素分配了空间。

    每个输入 i、j 和 v 必须具有 1 或 N 元素，以便每个非标量输入具有相同数量的元素。

    S = sparse(i,j,v,m,n) 将 S 的大小指定为 m-by-n。

    S = sparse(i,j,v,m,n,nz) 为 nz 非零元素分配空间。使用此语法为构造后要填充的非零值分配额外的空间。

    示例

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    创建一个 1000×1000 的共分布密集三角矩阵，按其第二维（列）分布。将共分布矩阵转换为共分布稀疏矩阵。

    spmd(4)
    C = triu(rand(1000,1000,"codistributed"));
    S = sparse(C);
end

    有 4 个工作进程，每个工作进程包含一个 1000×250 的本地 C 块。

    输入参数

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    输入矩阵，指定为满矩阵或 codistributed 矩阵。如果 A 已经是稀疏的，那么 sparse(A) 将返回 A。

    下标对，指定为标量、向量或矩阵的单独参量。如果 i 和 j 不是标量，则 i(k)、j(k) 和 v(k) 将 S(i(k),j(k)) 的值指定为：

    S(i(k),j(k)) = v(k)

    如果 i 或 j 是标量，该函数将使用该值来指定 S 中的多个元素。例如，如果仅 i 是标量，则 j(k) 和 v(k) 将 S(i,j(k)) 的值指定为：

    S(i,j(k)) = v(k)

    如果 i 和 j 对于 v 中的几个元素具有相同的值，则 sparse 会聚合 v 中具有重复索引的值。聚合行为取决于 v 中值的数据类型：

    • 对于逻辑值，sparse 应用 any 函数。

    • 对于双精度值，sparse 应用 sum 函数。

    值，指定为标量、向量或矩阵。v 的底层类型必须是 double 或 logical。

    如果 v 不是标量，i(k)、j(k) 和 v(k) 将 S(i(k),j(k)) 的值指定为：

    S(i(k),j(k)) = v(k)

    如果 v 是标量，该函数将使用该值来指定 S 中的多个元素。例如，如果仅 v 是标量，则 i(k) 和 j(k) 将 S(i(k),j(k)) 的值指定为：

    S(i(k),j(k)) = v

    v 中任何为零的元素都会被忽略，i 和 j 中相应的下标也会被忽略。

    sparse 在忽略 v 中的任何零元素之前设置输出矩阵的行数和列数。因此，如果将 v 中的任何值设置为 0，则输出矩阵的大小将不会改变。

    每个维度的大小，指定为单独的整数参量。m 和 n 的底层类型必须是 double。m 是行大小，n 是列大小。如果指定 m，则必须指定 n。

    如果没有指定 m 和 n，那么 sparse 将使用默认值 m = max(i) 和 n = max(j)。这些最大值是在删除 v 中的任何零之前计算的。

    非零元素的存储分配，指定为非负整数。m 和 n 的底层类型必须是 double。

    默认值为 max([numel(i), numel(j), numel(v), 1])。nz 必须大于或等于该值。

    对于稀疏矩阵 S，nnz 函数返回矩阵中非零元素的数量，nzmax 函数返回为非零矩阵元素分配的存储量。如果 nnz(S) 和 nzmax(S) 返回不同的结果，那么分配的存储空间可能比实际需要的多。因此，仅当您想填充值时才设置 nz。

    版本历史记录

    在 R2006b 中推出

    另请参阅

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