【Scala-spark.mlib】稠密矩阵和稀疏矩阵的创建及操作

1.矩阵

 1.1. mlib中的矩阵特质（Matrix）

  Matrix特质是DenseMatrix和SparseMatrix的共同基类，其只包含1个公共变量：

  可以看到isTransposed“是否转置”变量默认为false，所以如果在DenseMatrix或SparseMatrix实例创建时，若未传入isTransposed = true的参数，则将以列主序存储矩阵。

 1.1. Matrix定义的基本方法

  这些在特质中实现的基本方法在其子类中几乎不被重写，有很高的复用性。

//sealed trait Matrix in "Matrices.scala"

返回矩阵元素数组：
toArray: Array[Double]

返回矩阵行迭代器：
rowIter: Iterator[Vector]
·实现是将矩阵转置后再调用子类实现的列迭代器：this.transpose.colIter

返回两个矩阵乘法结果：
multiply(y: DenseMatrix): DenseMatrix
返回矩阵向量乘法结果：
multiply(y: DenseVector): DenseVector
返回矩阵向量乘法结果：
multiply(y: Vector): DenseVector

返回矩阵形式字符串：
toString: String
·调用私有方法asBreeze.toString()
返回以最大行列数控制的矩阵的字符串：
toString(maxLines: Int, maxLineWidth: Int): String
·（这个我一直测试不成功，或者我理解的不对？暂时无解）

返回列主序的稀疏矩阵：
toSparseColMajor: SparseMatrix
返回行主序的稀疏矩阵：
toSparseRowMajor: SparseMatrix
返回对应的稀疏矩阵：
toSparse: SparseMatrix
·底层调用子类重写的私有方法toSparseMatrix(colMajor = true/false/isColMajor)

类似上面的稀疏矩阵，返回稠密矩阵，同样调用子类重写的私有方法：
toDenseColMajor: DenseMatrix
toDenseRowMajor: DenseMatrix
toDense: DenseMatrix

·注意：以上两类转换方法仅仅转换主序，并不转换元素。
·所以转换前后的矩阵元素大小及位置是不变的，仅仅变化的是矩阵的主序存储形式。

返回压缩后的矩阵，该矩阵可能为稠密或稀疏、列主序或行主序的矩阵：
compressed: Matrix
返回压缩后的列主序矩阵：
compressedColMajor: Matrix
返回压缩后的行主序矩阵：
compressedRowMajor: Matrix
·底层实现用多个计算矩阵所占字节数的私有方法，对矩阵进行计算比较，对存储方式进行选择。

2. 稠密矩阵

 1.1. mlib中的稠密矩阵（DenseMatrix）

  mlib中存储稠密矩阵的形式只有两种，都需要给定行数和列数，以及数值数组，而后分为按列主序存储（默认）和按