✨ Python `scipy.sparse` 矩阵使用方法 🌟
发布时间：2025-03-18 04:58:11来源：
在科学计算中，处理大规模稀疏数据时，传统的 NumPy 数组可能会占用过多内存。这时，`scipy.sparse` 模块便成为了一位得力助手！它提供了多种稀疏矩阵格式，如 CSR（压缩稀疏行）、CSC（压缩稀疏列）和 COO（坐标格式）。这些格式针对不同场景优化了性能。
首先，安装 SciPy 后，我们可以用以下方式创建稀疏矩阵：
```python
from scipy.sparse import csr_matrix
data = [[0, 0, 3], [4, 0, 0], [0, 5, 6]]
sparse_mat = csr_matrix(data)
```
接着，稀疏矩阵的操作与普通数组类似，但效率更高。例如：
- 加法：`sparse_mat + sparse_mat`
- 乘法：`sparse_mat.dot(sparse_mat)`
此外，`scipy.sparse` 还支持多种构造函数，如从列表构建（`coo_matrix`）或直接传递非零元素坐标。💡 使用稀疏矩阵不仅能节省内存，还能加速算法运行速度，特别适合图论、推荐系统等领域！
掌握 `scipy.sparse`，让数据处理更高效！💪
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