Matlab 判断一个矩阵是否含有0及是否全为0

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龙之喵喵猪

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while sum(sum())
end
如果矩阵全为0的话,sum(sum())返回值是0,可以用做判断条件的

学习,是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种:

狭义:通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程,是一种使个体可以得到持续变化(知识和技能,方法与过程,情感与价值的改善和升华)的行为方式。例如通过学校教育获得知识的过程。

广义:是人在生活过程中,通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久为方式。

社会上总会出现一种很奇怪的现象,一些人嘴上埋怨着老板对他不好,工资待遇太低什么的,却忽略了自己本身就是懒懒散散,毫无价值。

自古以来,人们就会说着“因果循环”,这话真不假,你种什么因,就会得到什么果。这就是不好好学习酿成的后果,那么学习有什么重要性呢?

物以类聚人以群分,什么样水平的人,就会处在什么样的环境中。更会渐渐明白自己是什么样的能力。了解自己的能力,交到同水平的朋友,自己个人能力越高,自然朋友质量也越高。

在大多数情况下,学习越好,自身修养也会随着其提升。同样都是有钱人,暴发户摆弄钱财只会让人觉得俗,而真正有知识的人,气质就会很不一样。

高端大气的公司以及产品是万万离不了知识的,只有在知识上不输给别人,才可以在别的地方不输别人。

孩子的教育要从小抓起,家长什么样孩子很大几率会变成什么样。只有将自己的水平提升,才会教育出更好的孩子。而不是一个目光短浅的人。

因为有文化的父母会给孩子带去更多的在成长方面的的帮助,而如果孩子有一个有文化的父母,通常会在未来的道路上,生活得更好,更顺畅。

学习是非常的重要,学习的好坏最终决定朋友的质量、自身修养和后代教育等方面,所以平时在学习中要努力。
Sievers分析仪
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判断一个矩阵全为0_MAT 稀疏矩阵

稀疏矩阵是一种特殊类型的矩阵,即矩阵中包括较多的零元素。对于稀疏矩阵的这种特性,在MATLAB中可以只保存矩阵中非零元素及非零元素在矩阵中的位置。在用稀疏矩阵进行计算时,通过消去零元素可以减少计算的时间。

7.1 稀疏矩阵的存储方式

对一般矩阵而言,MATLAB保存矩阵内的每一个元素,矩阵中的零元素与其他元素一样,需要占用同样大小的内存空间。但对于稀疏矩阵,MATLAB仅存储稀疏矩阵中的非零元素及其对应的位置,其他空余位置只是在访问时以默认的零元素来填充。对于一个含有大量零元素的大型矩阵,采用这种方法可以大大地减少数据占据的内存空间。

MATLAB采用3个内部数组来保存元素为实数的稀疏矩阵。

稀疏矩阵也可用于存储复数。当稀疏矩阵用于存储复数数据时,需用第4个内部数组保存非零复数的虚部。一个复数非零,是指其实部或虚部至少其中一个不为零。

【例2-16】 稀疏矩阵与一般矩阵的内存占用对比。

>> M_full = magic(1100); % 创建一个1100´1100 矩阵

>> M_full(M_full > 50) = 0; % 将>50的元素设置为0

>> M_sparse = sparse(M_full); % 创建稀疏矩阵

>> whos

Name Size Bytes Class Attributes

M_full 1100x1100 9680000 double

M_sparse 1100x1100 9608 double sparse

本例中,M_full和 M_sparse两个变量存储的实际上是同一个矩阵,但是二者因为采用的存储形式分别为一般矩阵和稀疏矩阵,所以占用的内存量却相差了近1000倍。因为MATLAB版本不同,操作系统不同(例如32位和64位),内部存储格式也有些变化,但总体上来说占用的内存空间比一般矩阵小很多。

7.2 稀疏矩阵的创建

MATLAB决不会自动地创建一个稀疏矩阵,这需要用户来决定是否使用稀疏矩阵。在创建一个矩阵前,用户需要根据此矩阵中是否包含较多的零元素,采用稀疏矩阵技术是否有利,来决定是否采用稀疏矩阵的形式。把矩阵中非零元素的个数除以所有元素的个数,就叫做矩阵的密度,密度越小的矩阵采用稀疏矩阵的格式越有利。

要将一般矩阵转换为稀疏矩阵,可以使用函数sparse,如s=sparse (A),是指将矩阵A转换为稀疏矩阵。另外,使用函数full则可把稀疏矩阵转换为一般矩阵。
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while sum(sum())
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如果矩阵全为0的话,sum(sum())返回值是0,可以用做判断条件的
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真greatdju
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any(A)%A是否全为0
all(A)%A是否含有0
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