MATLAB - 稀疏到稠密矩阵

Question

我在由代码产生的数据文件的稀疏矩阵（其不是MATLAB）。数据文件由四列组成。前两列是矩阵项的实部和虚部，第三列和第四列分别是对应的行和列索引。

我用下面的脚本转换到这个致密的基质中Matlab。

tic 
dataA = load('sparse_LHS.dat'); 
toc 
% Initialise matrix 
tic 
Nr = 15; Nz = 15; Neq = 5; 
A (Nr*Nz*Neq,Nr*Nz*Neq) = 0; 
toc 

tic 
lA = length(dataA) 
rowA = dataA(:,3); colA = dataA(:,4); 
toc 

tic 
for i = 1:lA 
    A(rowA(i), colA(i)) = complex(dataA(i,1), dataA(i,2)); 
end 
toc 

这素文字然而，速度很慢（在for循环的罪魁祸首）。

经过时间0.599023秒。

已用时间为0.001978秒。

经过时间0.000406秒。

经过时间275.462138秒。

在matlab有没有快速的方式做到这一点？

这里是我试过到目前为止：

parfor - 这让我

有效的索引，在PARFOR限制循环

我累了重铸for环路类似这样的：

A(rowA(:),colA(:)) = complex(dataA(:,1), dataA(:,2)); 

，并且出现错误

下标的分配维度不匹配。

Answer 1

您最后一次尝试不起作用的原因是，Matlab无法为列和行获取下标列表，并匹配它们以按顺序分配元素。相反，它是从列表中创建的行和列的所有组合 - 这是它的外观：

dataA = magic(4) 
dataA = 
    16  2  3 13 
    5 11 10  8 
    9  7  6 12 
    4 14 15  1 

dataA([1,2],[1,4]) = 

    16 13 
    5  8 

所以我们得到了4个元素（[1,1]，[1,4]，[2,1]，[2,4]）而不是2（[1,1]和[2,4]） 。

为了在列表中使用下标，您需要将它们转换为linear indexing，并且一个简单的方法是使用函数sub2ind。

使用此功能，你可以写下面的代码，做这一切在一次：

% Initialise matrix 
Nr = 15; Nz = 15; Neq = 5; 
A(Nr*Nz*Neq,Nr*Nz*Neq) = 0; 
% Place all complex values from dataA(:,1:2) in to A by the subscripts in dataA(:,3:4): 
A(sub2ind(size(A),dataA(:,3),dataA(:,4))) = complex(dataA(:,1), dataA(:,2)); 

sub2ind是没有这样的快速功能（但它会比你的循环更快），所以如果你有大量的数据，你可能想通过自己做线性指数的计算：

rowA = dataA(:,3); 
colA = dataA(:,4); 
% compute the linear index: 
ind = (colA-1)*size(A,1)+rowA; 
% Place all complex values from dataA(:,1:2) in to A by the the index 'ind': 
A(ind) = complex(dataA(:,1), dataA(:,2)); 

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PS：

如果您用Matlab R2015b或更高版本：

A = zeros(Nr*Nz*Neq,Nr*Nz*Neq); 

是quicker比：

A(Nr*Nz*Neq,Nr*Nz*Neq) = 0;