推荐直接看官方文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html#scipy.sparse.coo_matrix

1分钟搞懂简版,首先直接看例子:

 >>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
[0, 7, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 5]])

经常的用法大概是这样的:coo_matrix((data, (i, j)), [shape=(M, N)])

这里有三个参数:
  1. data[:] 就是原始矩阵中的数据,例如上面的4,5,7,9;

  2. i[:] 就是行的指示符号;例如上面row的第0个元素是0,就代表data中第一个数据在第0行;

  3. j[:] 就是列的指示符号;例如上面col的第0个元素是0,就代表data中第一个数据在第0列;

综合上面三点,对data中第一个数据4来说,就是原始矩阵中有4这个元素,它在第0行,第0列,即A[i[k], j[k]] = data[k]。以此类推,data中第2个数据5,在第3行,第3列。

最后,有个shape参数是告诉coo_matrix原始矩阵的形状,除了上述描述的有数据的行列,其他地方都按照shape的形式补0。

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