Matlab 判断一个矩阵是否含有0及是否全为0

Question

如题所述

Answer 1

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。

Answer 2

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。本回答被网友采纳

Answer 3

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本回答被网友采纳

Answer 4

any(A)%A是否全为0
all(A)%A是否含有0