SciPy 稀疏矩阵type
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稀疏矩阵（英语：sparse matrix）指的是在数值分析中绝大多数数值为零的矩阵。反之，如果大部分元素都非零，则这个矩阵是稠密的(Dense)。
在科学与工程领域中求解线性模型时经常出现大型的稀疏矩阵。
上图中左边就是一个稀疏矩阵，可以看到包含了很多 0 元素，右边是稠密的矩阵，大部分元素不是 0。
看一个简单例子：
上述稀疏矩阵仅包含 9 个非零元素，另外包含 26 个零元。其稀疏度为 74%，密度为 26%。
SciPy 的
scipy.sparse模块提供了处理稀疏矩阵的函数。我们主要使用以下两种类型的稀疏矩阵：
- CSC - 压缩稀疏列（Compressed Sparse Column），按列压缩
- CSR - 压缩稀疏行（Compressed Sparse Row），按行压缩
CSR 矩阵
我们可以通过向
scipy.sparse.csr_matrix()函数传递数组来创建一个 CSR 矩阵- 第一行：在矩阵第一行（索引值 0 ）第六（索引值 5 ）个位置有一个数值 1。
- 第二行：在矩阵第一行（索引值 0 ）第七（索引值 6 ）个位置有一个数值 1。
- 第三行：在矩阵第一行（索引值 0 ）第九（索引值 8 ）个位置有一个数值 2。
CSR 矩阵方法
我们可以使用 data 属性查看存储的数据（不含 0 元素）：
使用 count_nonzero() 方法计算非 0 元素的总数：
使用 remove_zeros() 方法删除矩阵中 0 元素：
使用 sum_duplicates() 方法来删除重复项:
csr 转换为 csc 使用 tocsc() 方法：