本文介绍了Matlab中处理矩阵的两种数据类型——稀疏矩阵和全矩阵。稀疏矩阵适用于大量零元素的大型矩阵，节省内存，Matlab在计算时会加速处理。全矩阵存储所有元素，便于直接访问和修改，但可能占用大量内存。文章通过源代码示例展示了如何创建和转换这两种矩阵。
Matlab中的稀疏矩阵和全矩阵
稀疏矩阵和全矩阵是在Matlab中处理矩阵时常用的两种数据类型。稀疏矩阵适用于具有大量零元素的大型矩阵，而全矩阵则适用于稠密矩阵。在本文中，我们将详细介绍Matlab中的稀疏矩阵和全矩阵，并提供相应的源代码示例。
- 稀疏矩阵
稀疏矩阵是一种特殊的矩阵类型，其中大部分元素为零。在Matlab中，可以使用sparse函数创建稀疏矩阵。sparse函数的一般形式如下：
S = sparse(i, j, v, m, n)
其中，i和j是非零元素的行索引和列索引，v是非零元素的值，m和n是矩阵的行数和列数。
下面是一个创建稀疏矩阵的示例：
% 创建稀疏矩阵
i = [1, 2
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