matlab 去除矩阵内不全为0的行向量的索引

可以使用以下代码来实现：

% 生成一个示例矩阵
M = [1 0 0; 0 0 0; 3 2 0; 0 0 4; 0 0 0];

% 找到不全为0的行向量索引
idx = find(any(M, 2));

% 输出结果
disp(idx);

输出结果为：

1
3
4

其中 `any(M, 2)` 表示对矩阵 `M` 沿着行的方向进行逻辑或运算，得到一个大小为 (5,1) 的逻辑向量，其中为 1 的位置表示该行向量不全为0。`find()` 函数用于找到所有非零元素的索引，这里用它来找到不全为0的行向量的索引。

相关问题

MATLAB中去除0行

在MATLAB中，可以使用`any`函数和逻辑索引来去除矩阵中的0行。以下是一个示例代码：

% 创建一个示例矩阵
A = [1 2 3; 0 0 0; 4 5 6; 0 0 0; 7 8 9];

% 使用逻辑索引和any函数去除0行
A = A(any(A, 2), :);

在这个示例中，`any(A, 2)`返回一个逻辑向量，其中为1的元素表示对应行存在非零元素。通过将逻辑向量作为索引传递给矩阵，可以实现去除0行的操作。最终结果将是去除了所有全为0的行的矩阵。

注意：这种方法仅适用于矩阵。如果你的数据是一个表格或其他类型的数据结构，请使用相应的函数和方法进行处理。

CSR方法构建矩阵，MATLAB代码

CSR (Compressed Sparse Row) 是稀疏矩阵的一种存储格式，在MATLAB中常用于高效处理稀疏矩阵。以下是创建和操作CSR矩阵的基本步骤，假设我们有一个稀疏系数向量`data`和行索引向量`rowInds`，列索引由行索引推断出来（因为它们是连续的）：

% 省略实际的数据生成部分，假设已经得到了data和rowInds

% 创建CSR矩阵
sparseMatrix = sparse(rowInds, ones(size(rowInds)), data); % 第二个参数是列向量全为1，因为不需要独立给出列索引

% 分析CSR矩阵，查看其结构
[rowPtr, colInd] = find(sparseMatrix);
% rowPtr是一个一维数组，包含每个行开始的位置
% colInd是对应的列索引

% 访问或修改矩阵
% 示例：获取第3行的元素
elementAtThirdRow = sparseMatrix(rowPtr(3), :);

% 或者修改某个元素，例如将第三行第一个元素设为新的值
sparseMatrix(rowPtr(3), colInd(1)) = new_value;

% 打印出整个矩阵
disp(sparseMatrix);