Question

假设我有一个带有大量零的大型Matrix X，所以当然我为了节省内存和CPU而使其稀疏。之后我做了一些事情，在某些时候我想拥有非零元素。我的代码看起来像这样：

 ind = M ~= 0; % Whereby M is the sparse Matrix

这看起来相当愚蠢，因为稀疏矩阵的结构应该允许直接提取信息。

澄清：我不寻找有效的解决方案，而是希望避免两次做同样的事情。稀疏矩阵应该定义已知的非零值，因此不需要搜索它。

你的magu _

Answer 1

从稀疏矩阵中检索非零元素的直接方法是调用nonzeros()。

直接方式显然是最快的方法，但是我对稀疏及其full()交易对手的逻辑索引进行了一些测试，并对其进行了索引前者更快（结果取决于稀疏模式和矩阵的维度）。

超过100次迭代的次数是：

nonzeros:   0.02657 seconds
sparse idx: 0.52946 seconds
full idx:   2.27051 seconds

测试套件：

N = 100;
t = zeros(N,3);
for ii = 1:N
    s = sprand(10000,1000,0.01);
    r = full(s);

    % Direct call nonzeros
    tic
    nonzeros(s);
    t(ii,1) = toc;

    % Indexing sparse
    tic
    full(s(s ~= 0));
    t(ii,2) = toc;

    % Indexing full
    tic
    r(r~=0);
    t(ii,3) = toc;
end

sum(t)

Answer 2

我不是100％肯定你在追求什么，但也许[r c] = find(M)更适合你？

您可以通过M获取M(r,c)的值，但最好的方法肯定取决于您打算如何处理下一个数据。

Answer 3

MATLAB推荐

find函数：

[row，col] = find（X，...）返回矩阵X中非零项的行索引和列索引。此语法在处理稀疏矩阵时特别有用。

Answer 4

虽然之前提出了find，但我认为这是一个重要的补充：

[r,c,v] = find(M);

不仅给出了索引r，c，还给出了非零值v。使用 nonzeros 命令似乎要快一点，但 find 是在处理稀疏矩阵时通常非常有用，因为[r，c，v]向量描述了完整的矩阵（矩阵维度除外）。

稀疏矩阵的非零元素

4 个答案: