用向量在MATLAB中构建加权矩阵

时间:2016-10-11 10:17:54

标签: matlab matrix vector indexing

我在使用MATLAB时遇到了问题。我想创建一个巨大的邻接矩阵,为了实现这个结果,我写了一些生成3个向量的代码:NodeXNodeYWeight

NodeX表示矩阵的行索引。

NodeY表示矩阵的列索引。

Weight是一个包含权重的向量。

所有这些向量都被放入一个MATLAB非常容易读取的.csv文件中。但是当我创建矩阵时,我遇到了问题。这是我用来将索引与权重相关联的代码。

    for i=1:1:3873
    WeightedMatrix(NodeY(i), NodeX(i)) = Weight(i);
    end

我看到的结果对我来说有点奇怪。事实上,如果我这样做:

WeightedMatrix(NodeY(1), NodeX(1))

MATLAB打印给我:

ans = 0.2483

这是一个存在于权重向量中的值,但它不是我想要的值。

如果我这样做:

Weight(1)

它返回ans = 1.2550(这是我想要的值)。

这三个向量是例如:

Data Imported from .Csv

这是创建.csv文件的最后一部分:

tmp = set(Final)
tmp = tuple(tmp)
for z in tmp:
print str(z[0]) + "," + str(z[1]) + "," + str(z[2]) + "\n"

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以将邻接矩阵形成为稀疏矩阵以防止内存问题:

WeightedMatrix_sp = sparse(NodeX, NodeY, Weight);

如果你有足够的内存,你可以将稀疏矩阵转换为密集矩阵:

WeightedMatrix = full(WeightedMatrix_sp);