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我正在使用 Python 3.23，我想将稀疏向量与密集矩阵相乘。从任何角度来看，首先将稀疏向量展开为密集向量然后相乘的想法当然是愚蠢的，除非内存管理直到实际展开。里面有零会更贵...

另外，是否有人知道 SciPy 将一维矩阵保持在稀疏模式的好方法？我使用的唯一一个（诚然）是三个向量（x，y，值）的经典表示法，所以我不得不使用 np.ones(len(...)) 来让它工作。

嗯..欢迎评论！

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使用 Scipy 稀疏矩阵类存储向量：

x = csr_matrix(np.random.rand(1000) > 0.99).T
print x.shape   # (1000, 1)
于 2012-11-03T14:08:57.323 回答