nnz
Número de elementos distintos de cero de una matriz
Sintaxis
Descripción
Ejemplos
Cree una matriz identidad y determine el número de elementos distintos de cero que contiene.
X = eye(4)
X = 4×4
1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 1 0
0 0 0 1
N = nnz(X)
N = 4
Para determinar cuántos elementos de una matriz cumplen una condición, utilice nnz
en combinación con un operador relacional. Puesto que los operadores relacionales generan matrices lógicas de unos y ceros, la función nnz
cuenta los unos en los que la condición es verdadera.
Cree una matriz y determine cuántos elementos son mayores que 10.
X = magic(5)
X = 5×5
17 24 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 13 20 22
10 12 19 21 3
11 18 25 2 9
nnz(X>10)
ans = 15
La densidad de una matriz es la relación de elementos distintos de cero con respecto al número total de elementos, nnz(X)/numel(X)
.
Cree una matriz dispersa que represente la diferencia finita laplaciana en un dominio en forma de L y calcule su densidad.
X = delsq(numgrid('L',20));
spy(X)
d = nnz(X)/numel(X)
d = 0.0194
El resultado indica que solo aproximadamente el 2% de los elementos de la matriz son distintos de cero.
Argumentos de entrada
Matriz de entrada.
Tipos de datos: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
| logical
| duration
| calendarDuration
Soporte de números complejos: Sí
Capacidades ampliadas
La función nnz
es totalmente compatible con los arreglos altos. Para obtener más información, consulte Arreglos altos.
Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.
Generación de código de GPU
Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.
Esta función es totalmente compatible con entornos basados en subprocesos. Para obtener más información, consulte Ejecutar funciones de MATLAB en entornos basados en subprocesos.
La función nnz
es totalmente compatible con los arreglos de GPU. Para ejecutar la función en una GPU, especifique los datos de entrada como un gpuArray
(Parallel Computing Toolbox). Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).
Esta función es totalmente compatible con los arreglos distribuidos. Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).
Historial de versiones
Introducido antes de R2006a
MATLAB Command
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