输入行列生成稀疏矩阵

稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵。生成稀疏矩阵的一种常见方法是输入行列和非零元素，然后将这些元素放置到矩阵中相应的位置。

以下是一个示例 Python 代码，用于生成一个稀疏矩阵：

import numpy as np
from scipy.sparse import coo_matrix

# 输入行列和非零元素
rows = np.array([0, 1, 2, 3])
cols = np.array([1, 3, 2, 0])
data = np.array([4, 7, 2, 5])

# 生成稀疏矩阵
sparse_matrix = coo_matrix((data, (rows, cols)), shape=(4, 4))

# 输出稀疏矩阵
print(sparse_matrix.toarray())

在这个示例中，我们使用了 `numpy` 和 `scipy.sparse` 库。我们首先定义了输入的行列和非零元素，然后使用 `coo_matrix` 函数生成稀疏矩阵。最后，我们使用 `toarray` 函数将稀疏矩阵转换为普通的矩阵，并输出结果。

相关问题

matlab提取矩阵中的非零元素并生成稀疏矩阵

可以使用Matlab自带的`sparse`函数来将一个矩阵转换为稀疏矩阵。具体步骤如下：

1. 使用`find`函数找到矩阵中非零元素的行列索引。例如，对于一个矩阵`A`，可以使用以下代码得到非零元素的行列索引：

   [row, col, val] = find(A);

这里返回的`row`和`col`分别是非零元素的行和列索引，`val`是非零元素的值。

2. 使用`sparse`函数将非零元素转换为稀疏矩阵。例如，可以使用以下代码将矩阵`A`转换为稀疏矩阵`S`：

   S = sparse(row, col, val);

这里的`row`、`col`、`val`分别对应非零元素的行、列索引和值。

完整代码示例：

A = [1 0 0 2; 0 0 3 0; 4 0 0 5];
[row, col, val] = find(A);
S = sparse(row, col, val);

输出结果：

S =

   (1,1)        1
   (3,1)        4
   (1,4)        2
   (2,3)        3
   (3,4)        5

其中，`(i,j) v`表示稀疏矩阵中第`i`行、第`j`列的值为`v`。

matlab查找稀疏矩阵全是0的行列

可以使用MATLAB中的find函数来查找稀疏矩阵中全是0的行和列。具体步骤如下：

假设稀疏矩阵为A，先找到全是0的行：

zero_rows = find(all(A==0,2))

上述代码中，all(A==0,2)表示在A矩阵的第二个维度上找到所有值为0的行，再使用find函数找到这些行的索引。得到的zero_rows就是全是0的行的索引向量。

接下来，我们可以通过删除这些行来生成一个新的稀疏矩阵B：

B = A;
B(zero_rows,:) = [];

同样的，我们可以找到全是0的列：

zero_cols = find(all(A==0,1))

代码中的all(A==0,1)表示在A矩阵的第一个维度上找到所有值为0的列，再使用find函数找到这些列的索引。得到的zero_cols就是全是0的列的索引向量。

最后，我们可以通过删除这些列来生成一个新的稀疏矩阵C：

C = A;
C(:,zero_cols) = [];

这样，我们就可以找到稀疏矩阵中全是0的行和列，并且生成了新的不包含全是0的行和列的稀疏矩阵。