Matlab 逻辑稀疏矩阵的高效生成

我的目标是创建一个矩形网格，并为每个点指定“是/否”值。我想要一个相当大的网格，所以我决定将其存储为稀疏矩阵。我的方法考虑的是

nxn

网格，只有

r

点的比率为真（因此

Nact=r*N^2

点）：

---

作为替代方案，但我有两个问题：

true

点是

N

而不是

NAct

，如果

iAct

和

jAct

的两对元素重合，就会出现错误。

我最终使用了

sprand

N = 200;
Grid(N,N) = false; %// preallocate grid
Grid = sparse(Grid); %// add to make sparse
r = 213;
TruePoints = randi(N^2,r,1); %// get random indices of points to be true
Grid(TruePoints) = true;
Grid = logical(Grid); %// switch to logical

N = 200;
r = 0.25;
NAct = r*N^2;
ss = sprand(N,N,r);
ssL = logical(ss);

---

我终于使用了

sprand

N = 200;
r = 0.25;
NAct = r*N^2;
ss = sprand(N,N,r);
ssL = logical(ss);

---

在大多数情况下，稀疏矩阵与逻辑矩阵相比，在空间上没有优势。使用阈值

0.25

逻辑

200x200

阵列需要40000字节，而稀疏阵列需要92139字节。只有很少非零项的矩阵比逻辑矩阵占用更少的空间。请阅读我的文章，了解稀疏矩阵的存储效率，尤其是最后一段。要点是，

sparse

只有在系统中有70%或更多的零项时才有用。特别是，可能的重复项将为您提供获得确切的

NAct

不同随机元素所需的代码。@Theo给定

[X，Y]

从用户664303的答案返回结果，

sssL=sparse（X，Y，true，…）

。与大多数情况下的逻辑矩阵相比，稀疏矩阵在空间方面没有优势。使用阈值

0.25

逻辑

200x200

阵列需要40000字节，而稀疏阵列需要92139字节。只有很少非零项的矩阵比逻辑矩阵占用更少的空间。请阅读我的文章，了解稀疏矩阵的存储效率，尤其是最后一段。要点是，

sparse

只有在系统中有70%或更多的零项时才有用。特别是，可能的重复项将为您提供获得确切的

NAct

不同随机元素所需的代码。@Theo给定

[X，Y]

从用户664303的答案返回结果，

sssL=sparse（X，Y，true，…）

。如果我没弄错的话，这将生成一个完整的矩阵。我已经对完整矩阵使用了类似于

Grid=rand（N）

的方法，但我需要一个稀疏矩阵。@若要轻松解决此问题，请参阅更新。显然存在

稀疏逻辑

矩阵。matlab中只存在双矩阵和逻辑稀疏矩阵。太棒了。这就是你想要的答案，不是吗？是的，尽管我找到了另一个解决方案，看起来稍微快一点。无论如何，我希望避免将临时完整矩阵转换为稀疏矩阵。我还编辑了你的答案，因为

r

是真实点数的比率，而不是它们的数目。如果我没弄错的话，这会生成一个完整的矩阵。我已经对完整矩阵使用了类似于

Grid=rand（N）

的方法，但我需要一个稀疏矩阵。@若要轻松解决此问题，请参阅更新。显然存在

稀疏逻辑

矩阵。matlab中只存在双矩阵和逻辑稀疏矩阵。太棒了。这就是你想要的答案，不是吗？是的，尽管我找到了另一个解决方案，看起来稍微快一点。无论如何，我希望避免将临时完整矩阵转换为稀疏矩阵。我还编辑了你的答案，因为

r

是真实分数的比率，而不是分数。非常好！这似乎是最直接的方法。非常好！这似乎是最直接的方法。

N = 200;
r = 0.25;
NAct = r*N^2;
ss = sprand(N,N,r);
ssL = logical(ss);