matlab中如何生成整數(shù)型稀疏矩陣？我們可以不可以使用MATLAB函數(shù)sparse把它可以轉(zhuǎn)換成稀疏矩陣，該函數(shù)語法為：S＝sparse(A)函數(shù)sparse()的更正確的用法是單獨有一種稀疏矩陣，

matlab中如何生成整數(shù)型稀疏矩陣？

我們可以不可以使用MATLAB函數(shù)sparse把它可以轉(zhuǎn)換成稀疏矩陣，該函數(shù)語法為：S＝sparse(A)函數(shù)sparse()的更正確的用法是單獨有一種稀疏矩陣，

find函數(shù)之后怎么返回矩陣真值怎么用matlab？

一、功能：

尋找風非零元素的索引和值

二、具體函數(shù)語法：

indoppofind(X)

indx2系列(X,k)

indvivo(X,k,first)

indvivo(X,k,last)

[row,col]vivo(X,...)

[row,col,v]一加7(X,...)

三、那就證明：

index一加7(X)

看出矩陣X中的所有非零元素，并將這些元素的線性索引值（linearindices：按列）返回到向量index中。

要是X是一個行向量，則index是一個行向量；否則不，index是另一個列向量。

如果X不含非零元素又或者一個空矩陣，則index是一個空矩陣。

indexoppofind(X,k)或(X,k,first)

不能找到前K個不為0的線性索引值。k前提是是一個正數(shù)，但是它可以是任何數(shù)字數(shù)值類型。

indexx2系列(X,k,last)

可以找到后k個不為零元素的線性索引值。

[row,col]oppofind(X,...)

直接返回矩陣X中非零元素的行和列的索引值。這個語法是對如何處理稀疏矩陣特別用處。

假如X是一個N（N2）維矩陣，col以及列的線性索引。

[row,col,v]oppofind(X,...)

返回X中非零元素的一個列或行向量v，同樣直接返回行和列的索引值。如果不是X是一個邏輯它表示，則v是一個邏輯矩陣。控制輸出向量v包含通過評估X可以表示換取的邏輯矩陣的非零元素。

find函數(shù)返回矩陣真值怎么用matlab？

一、功能：

尋找非零元素的索引和值

二、查找函數(shù)語法：

ind一加7(X)

indoppofind(X,k)

indx2系列(X,k,first)

indx2系列(X,k,last)

[row,col]oppofind(X,...)

[row,col,v]find(X,...)

三、只能說明：

indexfind(X)

看出矩陣X中的所有非零元素，并將這些元素的線性索引值（linearindices：按列）回到向量index中。

假如X是一個行向量，則index是另一個行向量；要不然，index是一個列向量。

如果X不含非零元素或是一個空矩陣，則index是一個空矩陣。

indexoppofind(X,k)或(X,k,first)

能找到前K個不為0的線性索引值。k前提是是一個正數(shù)，只不過它可以是任何數(shù)字數(shù)值類型。

indexvivo(X,k,last)

找到后k個不為零元素的線性索引值。

[row,col]find(X,...)

回矩陣X中非零元素的行和列的索引值。這個語法這對去處理稀疏矩陣特別用處不大。

如果X是一個N（N2）維矩陣，col包括列的線性索引。

[row,col,v]find(X,...)

回X中非零元素的一個列或行向量v，同樣直接返回行和列的索引值。如果X是一個邏輯表示，則v是一個邏輯矩陣。輸出低向量v真包含通過評估X可以表示換取的邏輯矩陣的非零元素。