稀疏矩陣，也即僅儲存非零元素，既提公升了矩陣操作的效率，也節省了記憶體。很多語言、平台都支援稀疏矩陣這一資料儲存結構，儘管語言、平台各異，但是多數採用相同的基本技術，即儲存矩陣所有的非零元素到乙個線性陣列中，並提供輔助陣列來描述原陣列中非零元素的位置。
以下是幾種常見的稀疏矩陣儲存格式：
不同的儲存形式在sparse模組中對應如下：
bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) block sparse row matrix
coo_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) a sparse matrix in coordinate format.
csc_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) compressed sparse column matrix
csr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) compressed sparse row matrix
dia_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) sparse matrix with diagonal storage
dok_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) dictionary of keys based sparse matrix.
lil_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) row-based linked list sparse matrix
>>>
>>>
from scipy import sparse
>>>
from numpy import array
>>> i = array([0,3,1,0])
>>> j = array([0,3,1,2])
>>> v = array([4,5,7,9])
>>> a = sparse.coo_matrix((v,(i,j)),shape=(4,4))
>>> a.todense()
matrix([[4, 0, 9, 0],
[0, 7, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 5]])
[1] python scipy sparse模組學習筆記
[2] sparse matrices (scipy.sparse)
[3] 稀疏矩陣的儲存格式（sparse matrix storage formats）
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