稀疏矩阵图matlab

Question

我有一个5000 * 5000的稀疏矩阵，有4个不同的值。我想用4种不同颜色可视化非零元素，这样我就可以识别出这些值与它们之间关系的比例，我使用 imagesc ，但我不能很好地认识到不同的值，尤其是比较小的值。我想如果我为每个值使用一些符号，它可以工作，但我不知道它是如何在Matlab中。有什么建议吗？ Dan代码的结果如下图所示。

Answer 1

您可以将矩阵重构为一组[X，Y，F]坐标（重新使用Resampling Matrix and restoring in one single Matrix的答案）：

假设您的矩阵为M

[X, Y] = meshgrid(1:size(M,1), 1:size(M,2));
Mf = M(:); %used again later, hence stored
V = [X(:), Y(:), Mf];

摆脱零元素

V(Mf == 0, :) = [];

此时，如果您可以访问统计工具箱，只需转到gscatter(V(:,1), V(:,2), V(:,3))即可获得正确的情节，否则如果您没有工具箱，请继续执行以下操作：

在M

中查找唯一值的列表

Vu = unique(V(:,3));

对于每个这样的值，将点绘制为xy散点图，注意保持全部确保每次添加新绘图时颜色都会更改，即循环的每次新迭代

hold all;
for g = 1:length(Vu)
    Vg = V(V(:,3)==Vu(g),:)
    plot(Vg(:,1), Vg(:,2), '*');
    a{g}=num2str(Vu(g));
end
legend(a);

示例M：

M = zeros(1000);
M(200,30) = 7;
M(100, 900) = 10;
M(150, 901) = 13;
M(600, 600) = 13;

结果：

Answer 2

现在我可以回答问题的第一部分。我想你需要做一些像

这样的事情

sum(histc(A, unique(A)),2)

计算矩阵中唯一值的数量。

temp = histc(A, unique(A))“是列直方图计数的矩阵。”因此，您可以获得{A}中出现的所有unique(A)值的计数。

我正在stat = sum(temp,2)来计算整个矩阵中unique(A)的所有值的计数。

然后，您可以使用@Dan中提出的代码来可视化结果。

hold all; 
u=unique(A);
for i = 1:length(stat) 
plot(u(i), stat(i)/max(stat), '*');
end

请说明这些价值观之间的关系是什么意思？