blocks|key|828398|text|我在MATLAB中使用Java将其保存为文本。MATLAB代码：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|828399|pw=java.io.PrintWriter(java.io.FileWriter('c:\\retail.txt'));
line=num2str(0:size(data,2)-1);
pw.println(line);
for+index=1:length(data)
++++disp(index);
++++line=num2str(full(data(index,:)));
++++pw.println(line);
end
pw.flush();
pw.close();|code-block|syntax|javascript|828400|这里的data是一个非常大的稀疏矩阵。|offset|length|style|CODE|828401|entityMap^0|0|0|3|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|P|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|Q|8|@$I|R|J|S|K|L]]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]]|N|$]]

I saved it as text using Java within MATLAB. 
MATLAB Code:

<pre><code>
pw=java.io.PrintWriter(java.io.FileWriter('c:\\retail.txt'));
line=num2str(0:size(data,2)-1);
pw.println(line);
for index=1:length(data)
 disp(index);
 line=num2str(full(data(index,:)));
 pw.println(line);
end
pw.flush();
pw.close();
</code></pre>

Here <code>data</code> is an extremely large sparse matrix.

blocks|key|3150962|text|您可以使用find来获取索引和值向量：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3150963|[i,j,val]+=+find(data)
data_dump+=+[i,j,val]|code-block|syntax|javascript|3150964|你可以使用spconvert从data_dump重新创建数据，这意味着“从稀疏矩阵外部格式导入”(所以我猜它是一个很好的导出格式)：|3150965|data+=+spconvert(+data_dump+)|3150966|您可以使用以下命令保存为ascii：|3150967|save+-ascii+data.txt+data_dump|3150968|但这会将索引转储为双精度，您可以用fopen/fprintf/fclose写得更好：|3150969|fid+=+fopen('data.txt','w')
fprintf(+fid,'%25d+%25d+%25f\n',+transpose(data_dump)+)
fclose(fid)|3150970|希望这能有所帮助。|3150971|entityMap^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|X|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|Z|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|L|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|D|7|11|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|O|3|P|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|D|7|13|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|S|3|T|5|6|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|-4|5|6|7|15|8|@]|9|@]|A|$]]]|V|$]]

You can use find to get index &amp; value vectors:

<pre><code>[i,j,val] = find(data)
data_dump = [i,j,val]
</code></pre>

You can recreate data from data_dump with spconvert, which is meant to "Import from sparse matrix external format" (so I guess it's a good export format):

<pre><code>data = spconvert( data_dump )
</code></pre>

You can save to ascii with:

<pre><code>save -ascii data.txt data_dump
</code></pre>

But this dumps indices as double, you can write it out more nicely with fopen/fprintf/fclose:

<pre><code>fid = fopen('data.txt','w')
fprintf( fid,'%d %d %f\n', transpose(data_dump) )
fclose(fid)
</code></pre>

Hope this helps.

blocks|key|828378|text|将稀疏矩阵另存为.mat文件。然后，在另一个程序中，使用合适的库来读取.mat文件。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|828379|例如，如果另一个程序是用Python语言编写的，则可以使用scipy.io.mio.loadmat函数，该函数支持稀疏数组并提供稀疏数值矩阵。|828380|entityMap^0|8|4|Z|4|0|T|K|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@$9|K|A|L|B|C]|$9|M|A|N|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|O|8|@$9|P|A|Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|R|8|@]|D|@]|E|$]]]|I|$]]

Save the sparse matrix as a <code>.mat</code> file. Then, in the other program, use a suitable library to read the <code>.mat</code> file.

For instance, if the other program is written in Python, you can use the <code>scipy.io.mio.loadmat</code> function, which supports sparse arrays and gives you a sparse numpy matrix.

blocks|key|3150741|text|你试过对它进行分区了吗？|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3150742|我的意思是，尝试对前1000行(或5000行)调用full()，如果有效，则重复此过程。|3150743|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

Did you try partitioning it ?

I mean try calling full() on the 1000 first rows (or 5000) and then repeat the process if it works.

blocks|key|828413|text|使用find函数获取非零元素的索引...|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|828414|idcs+=+find(data);
vals+=+data(idcs);
...save+the+index+vector+and+value+vector+in+whatever+format+you+want...|code-block|syntax|javascript|828415|如果您愿意，您可以使用ind2sub将线性索引转换为行、列的下标。|828416|如果您需要在matlab中根据下标%2B值重新创建稀疏矩阵，请使用spconvert。|828417|entityMap^0|2|4|0|0|B|7|0|V|9|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@$9|R|A|S|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|T|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|X|8|@$9|Y|A|Z|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|10|8|@]|D|@]|E|$]]]|P|$]]

Use the <code>find</code> function to get the indices of non-zero elements...

<pre><code>idcs = find(data);
vals = data(idcs);
...save the index vector and value vector in whatever format you want...
</code></pre>

If you want, you can use <code>ind2sub</code> to convert the linear indices to row, column subscripts. 

If you need to recreate a sparse matrix in matlab from subscripts + values, use <code>spconvert</code>.

blocks|key|3996424|text|ASCII-将矩阵写入以分隔的文件语法|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|3996425|dlmwrite(文件名，M)|3996426|dlmwrite(文件名，M，'D')|3996427|dlmwrite(文件名，M，'D'，R，C)|3996428|dlmwrite(文件名，M，‘属性1’，value1，‘属性2’，dlmwrite，...)|3996429|dlmwrite(文件名，M，'-append')|3996430|dlmwrite(文件名，M，'-append'，属性值列表)|3996431|entityMap^0|C|7|0|0|F|0|0|J|0|0|N|0|0|1B|0|0|P|0|0|V|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|T|8|@$9|U|A|V|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|W|8|@$9|X|A|Y|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|Z|8|@$9|10|A|11|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|12|8|@$9|13|A|14|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|15|8|@$9|16|A|17|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|18|8|@$9|19|A|1A|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|P|3|Q|5|6|7|1B|8|@$9|1C|A|1D|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|R|3|-4|5|6|7|1E|8|@]|D|@]|E|$]]]|S|$]]

dlmwrite - Write matrix to ASCII-delimited file
Syntax

dlmwrite(filename, M)

dlmwrite(filename, M, 'D')

dlmwrite(filename, M, 'D', R, C)

dlmwrite(filename, M, 'attrib1', value1, 'attrib2', value2, ...)

dlmwrite(filename, M, '-append')

dlmwrite(filename, M, '-append', attribute-value list)

blocks|key|832300|text|如果这只是一次交易，那么我将迭代矩阵并通过暴力将矩阵写入ASCII文件，或者使用@Veynom's+subset并在行子集上调用full()。这可能需要一段时间，但可能会比学习如何在MATLAB环境外读入.mat文件的速度更快。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|832301|如果这是您需要反复执行的操作，那么我将采纳@Vebjorn的建议，使用一个库来读取.mat文件。|832302|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://stackoverflow.com/questions/217852/saving-matlab-sparse-matrix-to-text-file#217885|1|https://stackoverflow.com/questions/217852/saving-matlab-sparse-matrix-to-text-file#217891^0|15|8|0|0|M|7|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|T|8|@]|9|@$A|U|B|V|1|W]]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]|N|$5|I|J|K|C|$L|O]]]]

If this is pretty much a one time deal, then I would just iterate through the matrix and write the matrix to an ASCII file by brute force, or else use @<a href="https://stackoverflow.com/questions/217852/saving-matlab-sparse-matrix-to-text-file#217885">Veynom's</a> suggestion and call full() on a subset of rows. It may take a while, but it will probably be done faster than it might take to learn how to read in a .mat file outside of the MATLAB environment.

If this is something you need to do on a recurring basis, then I would take @<a href="https://stackoverflow.com/questions/217852/saving-matlab-sparse-matrix-to-text-file#217891">Vebjorn</a>'s advice and use a library to read the .mat file.

blocks|key|5406914|text|使用以下脚本：msm_to_mm.m，将MATLAB稀疏矩阵写入MatrixMarket文件。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|5406915|这个thread可能也很有用。|5406916|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://groups.google.com/forum/#!search/spconvert/comp.soft-sys.matlab/J5VmFnqMoxQ/J181s16tMKkJ|1^0|7|B|0|0|2|6|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@]|9|@$A|P|B|Q|1|R]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|S|8|@]|9|@$A|T|B|U|1|V]]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]|N|$5|I|J|K|C|$L|M]]]]

Use this script:
<a href="https://groups.google.com/forum/#!search/spconvert/comp.soft-sys.matlab/J5VmFnqMoxQ/J181s16tMKkJ" rel="nofollow noreferrer">msm_to_mm.m</a>, writes an MATLAB sparse matrix to an MatrixMarket file.

And This <a href="https://groups.google.com/forum/#!search/spconvert/comp.soft-sys.matlab/J5VmFnqMoxQ/J181s16tMKkJ" rel="nofollow noreferrer">thread</a> may also be useful.

I have a 30000x14000 sparse matrix in MATLAB (version 7), which I need to use in another program. Calling save won't write this as ASCII (not supported). Calling <code>full()</code> on this monster results in an <code>Out of Memory</code> error. 
How do I export it?

How can I save a very large MATLAB sparse matrix to a text file?

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

我在MATLAB (版本7)中有一个30000x14000的稀疏矩阵，我需要在另一个程序中使用它。调用save不会将其写为ASCII (不支持)。在这个怪物上调用full()会导致Out of Memory错误。如何导出？

问如何将一个非常大的MATLAB稀疏矩阵保存为文本文件？
EN

回答 8

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问如何将一个非常大的MATLAB稀疏矩阵保存为文本文件？EN

回答 8

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问如何将一个非常大的MATLAB稀疏矩阵保存为文本文件？
EN