访问多个元素并为每个选定元素分配不同的值

Question

我想知道在 MATLAB 中是否有任何有效的方法来执行以下操作。

我有几个大的稀疏矩阵，每个矩阵的大小大约是 9000000x9000000。

我需要访问此类矩阵的多个元素，并为每个选定元素分配存储在另一个数组中的不同值。我举个例子：

我有：

大小为 9000000x9000000 的稀疏矩阵
包含我要访问的索引和值列表的矩阵，这是一个像这样的矩阵：
```
[row1, col1, value1;
 row2, col2, value2;
 ...
 rowN, colN, valueN]
```

其中 N 是此类矩阵的长度。

我需要的：

给SPARSE MATRIX赋值给对应的索引，这是：

SPARSE_MATRIX(row1, col1) = value1
SPARSE_MATRIX(row2, col2) = value2
...
SPARSE_MATRIX(rowN, colN) = valueN

提前致谢！

编辑：

谢谢两位的回答，我觉得我没有解释清楚，我再试试。

我已经有一个大约 9000000 行 x 9000000 列的大型稀疏矩阵，它是一个用零填充的稀疏矩阵。

然后我有另一个数组或矩阵，我们称它为 M，行数为 N，其中 N 可以取 0 到 9000000 之间的值；和 3 列。前两列用于索引我的 SPARSE MATRIX 的元素，第三列存储我要传输到 SPARSE MATRIX 的值，这是给定随机行 M，i :

SPARSE_MATRIX(M(i, 1), M(i, 2)) = M(i, 3)

我的想法是对所有行执行此操作，我已尝试使用通用索引：

SPARSE_MATRIX(M(:, 1), M(:, 2)) = M(:, 3)

现在我想尽快对 M 中的所有行进行此分配，因为如果我使用循环或公共索引，则需要很长时间（我使用的是第 7 代 i7 处理器16 GB 内存）。而且我还需要在 SPARSE_MATRIX.

中保留零

编辑 2：已解决！谢谢Metahominid，我没有想通，但是稀疏函数确实解决了我的问题，我只是觉得昨天我的脑回路短路了，无法看清哈哈哈。无论如何，谢谢你们！

此致！

Answer 1

您可以构造一个像 this 这样的稀疏矩阵。

A = sparse(i,j,v)

S = sparse(i,j,v) generates a sparse matrix S from the triplets i, j, and v such that S(i(k),j(k)) = v(k). The max(i)-by-max(j) output matrix has space allotted for length(v) nonzero elements. sparse adds together elements in v that have duplicate subscripts in i and j.

所以你可以简单地构造行向量、列向量和值向量。

Answer 2

我正在部分回答，因为我无法发表评论。你的问题对我来说似乎有点混乱。 MATLAB 中的 sparse() 函数就是这样做的。

您可以直接在界面中输入您的索引和值数组，或声明一个零的稀疏矩阵并单独设置每个。

根据你的数据格式制作三个向量，ROWS = [row1; ...;罗恩], COLS = [col1; ...; coln] 和 DATA = [val1; ... 瓦恩]。我假设你的大小是整个矩阵的整体大小而不是稀疏部分。

然后

A = sparse(ROWS, COLS, DATA) 会做你想做的。您甚至可以指定原始矩阵大小。

A = sparse(ROWS, COLS, DATA, 90...., 90....).

访问多个元素并为每个选定元素分配不同的值

Access multiple elements and assign to each selected element a different value

indexing

matlab

variable-assignment

sparse-matrix