2.6 `scipy.sparse`：稀疏矩阵

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2.6 ：稀疏矩阵 2.6 : 稀疏矩阵在科学计算中，我们经常遇到大型矩阵，但其中绝大多数元素为零。这种矩阵称为稀疏矩阵。存储和操作这些矩阵的传统方法效率低下，因为它们会浪费大量内存并进行不必要的计算。模块提供了一系列高效的稀疏矩阵类，用于存储和操作这些矩阵。 2.6.1 稀疏矩阵的优势节省内存: 仅存储非零元素及其索引，显著减少内存占用。提高计算效率: 避免对零元素进行计算，加速矩阵运算。适用于大规模数据: 能够处理传统方法无法处理的大型稀疏矩阵。 2.6.2 稀疏矩阵格式提供了多种稀疏矩阵格式，每种格式都有其特定的优势，适用于不同的应用场景。常见的格式包括： CSR (Compressed Sparse Row): 按行压缩的稀疏矩阵。适合行切片、矩阵向量乘法等操作。