[英]sparse matrix matlab unexpected behavior
我正在创建一个稀疏矩阵
sp = sparse(I,J,Val,X,Y)
我的Val
矩阵是一个矩阵。 令我惊讶的是, sp
矩阵不仅包含0和1。 我想这是因为在某些情况下I
, J
有重复。 我的意思是sp(1,1)
设置为1 2次,这使它成为2。
问题1:我的假设是正确的吗? MATLAB真的添加它而不是覆盖这个值吗?
问题2:我们如何解决这个问题,因为操纵I
和J
会非常麻烦。 我能想到的是使用find(从而保证唯一性),然后再使用它重新创建矩阵。 还有更好的建议吗?
问题1:我的假设是正确的吗? Matlab是否真的添加了它而不是覆盖该值?
正确。 如果您有重复的行和列值,每个值都有自己的值,MATLAB将通过添加它们将它们全部聚合到相同的行和列位置。
这在文档中可以清楚地看到,但作为一个可重现的示例,假设我在这些位置具有以下行和列位置及其关联值:
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].';
请注意,这些是列向量,因为此形状是预期输入。 在一个更简洁的演示文稿:
>> [i j v]
ans =
6 1 100
6 1 202
6 1 173
5 2 305
10 3 410
10 3 550
9 10 323
9 10 121
我们可以看到有三个值被映射到位置(6, 1)
,两个值被映射到位置(10, 3)
,最后两个被映射到位置(9, 10)
。
通过创建稀疏矩阵并显示它,我们得到:
>> S = sparse(i,j,v)
S =
(6,1) 475
(5,2) 305
(10,3) 960
(9,10) 444
如您所见,映射到(6, 1)
6,1 (6, 1)
的三个值相加:100 + 202 + 173 = 475.您可以使用其他重复的行和列位置对此进行验证。
问题2:我们如何解决这个问题,因为操纵I和J会非常麻烦。我能想到的是使用find(从而保证唯一性),然后再使用它重新创建矩阵。 还有更好的建议吗?
如果确实只需要二进制矩阵,那么有两种方法可以缓解这个问题。
当你提到操作行和列位置时,第一种可能比你更优选的方法是创建你现在拥有的矩阵,然后将其转换为logical
以便将任何非零值设置为1:
>> S = S ~= 0
S =
10×10 sparse logical array
(6,1) 1
(5,2) 1
(10,3) 1
(9,10) 1
如果您要求矩阵的精度返回其原始的double
精度形式,请在转换为logical
后转换结果:
>> S = double(S ~= 0)
S =
(6,1) 1
(5,2) 1
(10,3) 1
(9,10) 1
如果你愿意的第二种方法是在你的行和列的位置,这样您过滤掉非唯一索引的任何,然后创建的矢量ones
为val
即只要独特的行和列的位置。 您可以使用unique
功能来帮助您实现这一目标。 在两列矩阵中连接行和列位置,并指定您要对'rows'
进行操作。 这意味着每行被视为输入而不是矩阵中的单个元素。 找到唯一的行和列位置后,使用这些作为输入来创建稀疏矩阵:
>> unique_vals = unique([i j], 'rows')
unique_vals =
5 2
6 1
9 10
10 3
>> vals = ones(size(unique_vals, 1));
>> S = sparse(unique_vals(:, 1), unique_vals(:, 2), vals)
S =
(6,1) 1
(5,2) 1
(10,3) 1
(9,10) 1
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