如何将保存为结构的矩阵转换为矩阵
How to convert a matrix saved as a struct to matrix
我从 https://sparse.tamu.edu/Embree/ifiss_mat 下载了一个矩阵，加载此文件后我注意到该矩阵存储为一个包含 3 个行索引、列索引和数据数组的结构。在这种特殊情况下，表示为包含 Problem.A.ir、Problem.A.jc、Problem.A.data.
的结构
我只习惯于将矩阵作为 Problem.A 随时可用，有没有办法将此结构转换为 'normal' 矩阵？
查看了您提供的 link 中的数据和描述，在我看来，这个特定的数据集遵循以下模式：
data 是非零位置的值ir 是零基形式的行索引，对应于非零位置（与数据大小相同）jc 是一个辅助向量，它以从零开始的形式告诉您行索引的一列何时停止，下一列在 ir 向量
所以，例如ir 中的前 20 个条目是：
0 1 2 33 34 35 66 67 68 0 1 2 33 34 35 66 67 68 0 1
jc 中的前 3 个条目是：
0 9 18
这意味着在第一列中，假设索引为零，第 0 1 2 33 34 35 66 67 68 行（即 ir[0:8] 具有非零数据（分别取自 data[0:8]）。
然后，在第二列中，第 0 1 2 33 34 35 66 67 68 行（即 ir[9:17]）具有非零数据（分别取自 data[9:17]。
然后你必须将所有这些都调整1，将其转换为matlab/octave支持的ONE-BASED-INDEXING。
处理完所有这些后，您将能够为数据集中的所有非零值（即3,599,932 条数据）。然后，您可以将这些 i、j 和 v 向量连同矩阵的维度（根据网站为 96,307 x 96,307）传递到 sparse，以创建您的稀疏矩阵。
遗憾的是，我认为没有特定的函数可以识别此格式并为您生成 matlab/octave 等效稀疏矩阵。您必须想出代码才能手动执行此操作。不过这不应该太难。
PS。请注意，问题结构中的许多其他字段实际上是文本，但出于某种原因，它被编码为 ascii 数字。要检索实际文本，您需要将其传递到 char，例如char(Problem.notes)
我从 https://sparse.tamu.edu/Embree/ifiss_mat 下载了一个矩阵，加载此文件后我注意到该矩阵存储为一个包含 3 个行索引、列索引和数据数组的结构。在这种特殊情况下，表示为包含 Problem.A.ir、Problem.A.jc、Problem.A.data.
的结构我只习惯于将矩阵作为 Problem.A 随时可用，有没有办法将此结构转换为 'normal' 矩阵？
查看了您提供的 link 中的数据和描述，在我看来，这个特定的数据集遵循以下模式：
data是非零位置的值ir是零基形式的行索引，对应于非零位置（与数据大小相同）jc是一个辅助向量，它以从零开始的形式告诉您行索引的一列何时停止，下一列在ir向量 中开始
所以，例如ir 中的前 20 个条目是：
0 1 2 33 34 35 66 67 68 0 1 2 33 34 35 66 67 68 0 1
jc 中的前 3 个条目是：
0 9 18
这意味着在第一列中，假设索引为零，第 0 1 2 33 34 35 66 67 68 行（即 ir[0:8] 具有非零数据（分别取自 data[0:8]）。
然后，在第二列中，第 0 1 2 33 34 35 66 67 68 行（即 ir[9:17]）具有非零数据（分别取自 data[9:17]。
然后你必须将所有这些都调整1，将其转换为matlab/octave支持的ONE-BASED-INDEXING。
处理完所有这些后，您将能够为数据集中的所有非零值（即3,599,932 条数据）。然后，您可以将这些 i、j 和 v 向量连同矩阵的维度（根据网站为 96,307 x 96,307）传递到 sparse，以创建您的稀疏矩阵。
遗憾的是，我认为没有特定的函数可以识别此格式并为您生成 matlab/octave 等效稀疏矩阵。您必须想出代码才能手动执行此操作。不过这不应该太难。
PS。请注意，问题结构中的许多其他字段实际上是文本，但出于某种原因，它被编码为 ascii 数字。要检索实际文本，您需要将其传递到 char，例如char(Problem.notes)