ind2vec和vec2ind函数

ind2vec和vec2ind比较简单，搞明白其中一个，反之另一个就明白了。

先说容易理解的vec2ind吧，从命令名字上可以看出是“向量变索引”，假设一个3*6的稀疏矩阵T(1,:)=[0 1 0 0 1 0];T(2,:)=[1 0 1 1 0 0];T(3,:)=[0 0 0 0 0 1],
通过vec2ind(T)将会得到什么？
因为通过矩阵知道T是6列的，
T =
0 1 0 0 1 0
1 0 1 1 0 0
0 0 0 0 0 1
vec2ind(T)得到的是1行6列的向量，该向量对应的元素分别是T中第1列到第6列中数字”1”对应的行号，因例子中的T矩阵，在第一列中第2行对应的是”1”,则vec2ind(T)的第一个元素是2，同理，T中第二列中“1”在第1行，则vec2ind(T)的第二个元素是”1”，依次类推，T中第3列至第6列中“1”对应行数分别是“2”,”2”,”1”,”3”。
因此，vec2ind(T)=[2 1 2 2 1 3];

ind2vec则反过来理解即可，如一个索引适量A=[1 3 2 2 2 1 2 1]，求ind2vec？
从A可以看出A是1行8列的（如果实在不知道，就用size(A)查看），从A中元素最大值”3”可以看出，索引对应的向量是3行的，还不理解？那就用最基本的方法，因A中元素对应的是行号，设B=ind2vec(A)，意味着B(1,1),B(3,2),B(2,3),B(2,4), B(2,5), B(1,6),B(2,7),B(1,8)对应的值是”1”，其余元素均为”0”
即
B=ind2vec(A)=
1 0 0 0 0 1 0 1
0 0 1 1 1 0 1 0
0 1 0 0 0 0 0 0