函数功能:生成稀疏矩阵 使用方法 :S = sparse(A) 将矩阵A转化为稀疏矩阵形式,即矩阵A中任何0元素被去除,非零元素及其下标组成矩阵S.如果A本身是稀疏的,sparse(S)返回S. S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S,并且有 S(i(k),j(k)) = s(k).向量 i,j 和 s 有相同的长度.对应对向量i和j的值,s 中任何零元素将被忽略.s 中在 i 和 j 处的重复值将被叠加. 注

参数的设置:spparms() spparms('spumoni', 3);:Set sparse monitor flag to obtain diagnostic output 1. 创建稀疏矩阵 A = sparse(M, N); % 默认得到的是全 0 稀疏矩阵: 2. spdiags 提取稀疏矩阵的"对角线" [B,d] = spdiags(A) % d 表示的是非零对角线所对应的编号 A = spdiags(B,d,m,n) 3. 稀疏单位矩阵 speye(N)

一.矩阵存储方式 MATLAB的矩阵有两种存储方式,完全存储方式和稀疏存储方式 1.完全存储方式 将矩阵的全部元素按列存储,矩阵中的全部零元素也存储到矩阵中. 2.稀疏存储方式 仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置,即行号和列号,显然这对于具有大量零元素的稀疏矩阵来说是十分有效的. 设 1 0 0 0A=   0 5 0 0 2 0 0 7 是具有稀疏矩阵特征的矩阵,其完全存储方式是按列存储的全部12个元素 1,0,2,0,5,0,0,0,0,0,0,7 其稀疏存储方式如下: (1,1),1,(

sparse matrix是用来存储大型稀疏矩阵用得,单细胞表达数据基本都用这个格式来存储,因为单细胞很大部分都是0,用普通文本矩阵存储太占空间. 使用也是相当简单: library("Matrix") readsCount <- read.csv("data/count.csv", header = T, row.names = 1) readsCountSM <- as(as.matrix(readsCount), "dgCMatrix&q

sparse函数 功能:Create sparse matrix-创建稀疏矩阵 用法1:S=sparse(X)--将矩阵X转化为稀疏矩阵的形式,即矩阵X中任何零元素去除,非零元素及其下标(索引)组成矩阵S. 如果X本身是稀疏的,sparse(X)返回S. 例如: A=      0     2     0      4     0     6      7     0     0 B=sparse(A)= (2,1)        4    (3,1)        7    (1,2)    

转载:http://www.cnblogs.com/lihuidashen/p/3435883.html matlab——sparse函数和full函数(稀疏矩阵和非稀疏矩阵转换)   函数功能:生成稀疏矩阵 使用方法 :S = sparse(A) 将矩阵A转化为稀疏矩阵形式,即矩阵A中任何0元素被去除,非零元素及其下标组成矩阵S.如果A本身是稀疏的,sparse(S)返回S. S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏

方阵的行列式: det(A) 矩阵线性无关的行数或列数,称为矩阵的秩. rank(A) 求3~20阶魔方矩阵的秩 for n=3:20 rank(magic(n)) end 矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征之和. trace(A):求矩阵的迹 向量和矩阵的范数 矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度. (1)向量的3种常用范数 (1)绝对值之和 (2)平方和的平方根 (3)绝对值中最大的值 norm(v)或norm(v,2)计算向量的2范数            

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

sparse函数 功能:Create sparse matrix-创建稀疏矩阵 用法1:S=sparse(X)——将矩阵X转化为稀疏矩阵的形式,即矩阵X中任何零元素去除,非零元素及其下标(索引)组成矩阵S. 如果X本身是稀疏的,sparse(X)返回S. 例如: A=     0     2     0     4     0     6     7     0     0 B=sparse(A)= (2,1)        4   (3,1)        7   (1,2)        2

sparse函数 功能:创建稀疏矩阵 用法1:S=sparse(X)—将矩阵X转化为稀疏矩阵的形式,即矩阵X中任何零元素去除,非零元素及其下标(索引)组成矩阵S. 如果X本身是稀疏的,sparse(X)返回S. 举例如下: 1 >> a=[1,0,2;0,0,1;0,0,6]; 2 >> a 3 4 a = 5 6 1 0 2 7 0 0 1 8 0 0 6 9 10 >> b=sparse(a) 11 12 b = 13 14 (1,1) 1 15 (1,3) 2 1

三.矩阵运算 (一)矩阵函数和特殊矩阵 常见的矩阵处理函数 表3-1    常见的矩阵函数 函数 说明 /或\ 矩阵除法中的左除或右除,可以用于求解线性方程组 accumarray(ind,val) 累加创建数组 A^n 求解矩阵A的n次幂 balance(A) 将矩阵A进行缩放以提高其特征值的精度 [V,D]=cdf2rdf(V,D) 将复数对角矩阵转换为两个实数对角矩阵 chol(A) 对矩阵A进行Cholesky因式分解 cholinc(A,DropTol) 对矩阵A进行不完全的Chole

eye 单位矩阵zeros 全零矩阵ones 全1矩阵rand 均匀分布随机阵genmarkov 生成随机Markov矩阵linspace 线性等分向量logspace 对数等分向量logm 矩阵对数运算cumprod 矩阵元素累计乘cumsum 矩阵元素累计和toeplitz Toeplitz矩阵disp 显示矩阵和文字内容length 确定向量的长度size 确定矩阵的维数diag 创建对角矩阵或抽取对角向量find 找出非零元素1的下标matrix 矩阵变维rot90 矩阵逆时针旋转90度

http://blogs.mathworks.com/loren/2007/03/01/creating-sparse-finite-element-matrices-in-matlab/ Loren on the Art of MATLAB March 1st, 2007 Creating Sparse Finite-Element Matrices in MATLAB I'm pleased to introduce Tim Davis as this week's guest blogge

稀疏矩阵(Sparse Matrix):对于稀疏矩阵,目前还没有一个确切的定义.设矩阵A是一个n*m的矩阵中有s个非零元素,设  δ=s/(n*m),称δ为稀疏因子, 如果某一矩阵的稀疏因子δ满足δ≦0.05时称为稀疏矩阵, 稀疏矩阵的压缩存储 对于稀疏矩阵,采用压缩存储方法时,只存储非0元素.必须存储非0元素的行下标值.列下标值.元素值.因此,一个三元组(i, j, aij)唯一确定稀疏矩阵的一个非零元素. 上图的稀疏矩阵A的三元组线性表为: ( (1,2,12), (1,3,9), (3,1

what  列出当前目录或指定目录下的M\MAT 和 MAX 文件 …   在语句行尾端表示该行未完 !  调用操作系统的命令 isvarname  判断变量名是否有效 声明全局变量   变量名前加 global whos  查看数据的类型 函数句柄类型: fhandle=@functionname; fhandle 指针名     functionname 函数名 celldisp  显示元胞数组的各个元素 cellplot  查看元胞数组的图形展示 num2cell  数值数组转换为元胞数组

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S

数据库N+1查询是个常见的问题,简单描述场景如下 基本场景 class Category(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) class Article(models.Model): title = models.CharField(max_length=30) body = models.TextField() category = models.ForeignKey(Category) time    = models.

UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码,链接如下: https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html   这些代码很实用,可以让我们站在巨人的肩膀上~~   Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Projec

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wrvz.html   UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码,链接如下: https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html   这些代码很实用,可以让我们站在巨人的肩膀上~~   Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1]