Найти число нулевых элементов в матрице в MATLAB

У меня есть матрица NxM, например, с именем A. После некоторых процессов я хочу подсчитать нулевые элементы.
Как я могу сделать это в одном коде строки? Я попробовал A==0, который возвращает 2D-матрицу.

Существует функция для поиска числа ненулевых матричных элементов nnz. Вы можете использовать эту функцию в логической матрице, которая вернет число true.

В этом случае мы применяем nnz к матрице A==0, поэтому элементы логической матрицы true, если исходный элемент равен 0, false для любого другого элемента, кроме 0.

A = [1, 3, 1;
0, 0, 2;
0, 2, 1];
nnz(A==0)  %// returns 3, i.e. the number of zeros of A (the amount of true in A==0)

Кредиты для бенчмаркинга принадлежат Divarkar.

Бенчмаркинг

Используя следующие параметры и входы, можно провести сравнение решений, представленных здесь с помощью timeit.

Размеры ввода

• Малый размер данных – 1:10:100
• Среднее значение datasize – 50:50:1000
• Размер большого массива – 500:500:4000

Изменение% нулей

• ~ 10% случая нулей – A = round(rand(N)*5);
• ~ 50% случая нулей – A = rand(N);A(A<=0.5)=0;
• ~ 90% случая нулей – A = rand(N);A(A<=0.9)=0;

Результаты показаны ниже –

1) Малые данные

2. Средние значения

3. Большие данные

Наблюдения

• Если вы внимательно посмотрите на графики производительности nnz и SUM для средних и больших данных, вы заметите, что их характеристики становятся ближе друг к другу для случаев 10% и 90% нулей. Для случая 50% нулей разрыв производительности между методами SUM и nnz сравнительно широк.

• Как общее наблюдение во всех данных и всех трехфазных случаях нулей,
  Метод SUM представляется бесспорным победителем. Опять же, здесь наблюдалось интересное, что решение общего случая sum(A(:)==0) кажется лучшим в производительности, чем sum(~A(:)).

некоторый базовый матлаб, который должен знать: оператор (:) сгладит любую матрицу в вектор-столбец, ~ – это оператор NOT, переворачивающий нули в единицы и ненулевые значения в нуль, тогда мы просто используем сумму:

sum(~A(:))

Это также должно быть примерно 10 раз быстрее, чем схема length(find..., если эффективность важна.

Изменить: в случае значений NaN вы можете прибегнуть к решению:

sum(A(:)==0)

Я добавлю что-то в микс. Вы можете использовать histc и вычислить гистограмму всей матрицы. Вы указываете второй параметр, который будет содержать ячейки, в которые должны быть собраны цифры. Если мы просто хотим подсчитать количество нулей, мы можем просто указать 0 как второй параметр. Однако, если вы укажете матрицу в histc, она будет работать вдоль столбцов, но мы хотим работать со всей матрицей. Таким образом, просто преобразуйте матрицу в вектор-столбец A(:) и используйте histc. Другими словами, сделайте следующее:

histc(A(:), 0)

Это должно быть эквивалентно подсчету количества нулей во всей матрице A.

Ну, я не знаю, отвечаю ли я на вопрос, но вы можете его прописать следующим образом:

    % Random Matrix
M = [1 0 4 8 0 6;
0 0 7 4 8 0;
8 7 4 0 6 0];

n = size(M,1); % Number of lines of M
p = size(M,2); % Number of columns of M

nbrOfZeros = 0; % counter

for i=1:n
for j=1:p
if M(i,j) == 0
nbrOfZeros = nbrOfZeros + 1;
end
end
end

nbrOfZeros