SciPy 稀疏矩阵（1）：介绍

SciPy 是一个利用 Python 开发的科学计算库，其中包含了众多的科学计算工具。其中，SciPy 稀疏矩阵是其中一个重要的工具。相比于常规的矩阵，稀疏矩阵主要的特点是它的数据大部分都是 0 ，而非 0 的数据只有少数。这种特点可以在存储和计算上节省大量的时间和空间。SciPy 提供了多种格式的稀疏矩阵，包括 COO、CSR、CSC 等多种格式。在实际应用中，SciPy 稀疏矩阵被广泛应用于图像处理、网络分析、文本处理等领域。例如，在图像处理中，为了压缩存储图像，可以将彩色图像转化为三个单色图像，然后使用稀疏矩阵存储。另外，在网络分析中，线性代数中的稀疏矩阵常被用来表示网络拓扑结构。因此，学习和掌握 SciPy 稀疏矩阵是非常有必要的。

稀疏矩阵

稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏矩阵。例如，在图像处理领域中，采用的是灰度图像处理，每个像素点只有一个强度值，而大部分像素点的强度值都为零，这就是一种典型的稀疏矩阵。由于稀疏矩阵中大部分元素都是零，因此对其进行存储和计算时，需要采用特殊的算法和存储方法，以达到更高的效率。显然，存储稀疏矩阵中的所有零元素非常浪费计算机的存储空间，甚至有的时候这是极其不现实的，因此，我们只存储矩阵中的非零元素。换句话说，计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。

SciPy 稀疏矩阵学习路线

在介绍 SciPy 稀疏矩阵的学习路线之前，我们通过查看 Python 科学计算工具包 SciPy 的官方文档，我们可以发现 SciPy 稀疏矩阵一共有 7 种格式，如图所示。这 7 种格式分别是：BSR、COO、CSC、CSR、DIA、DOK 以及 LIL，需要注意的是最后一行的 spmatrix 并不是第 8 种稀疏矩阵格式（原因参见右边的说明）。

既然我会提出 SciPy 稀疏矩阵的学习路线，那么就必定不可能选择和官方文档一样从上到下的学习顺序。事实上，按照官方文档从上到下的学习路线走并不是不可以，只是这条学习路线相对于我的学习路线而言，我只能用 8 个字这条路线——溯洄从之，道阻且长。

言归正传，我提出的 SciPy 稀疏矩阵的学习路线我自己不敢说是全网门槛最低、最容易的教程，但是比它门槛更低、更容易的教程真的非常难找到。下面我就简单介绍一下我提出的 SciPy 稀疏矩阵的学习路线：COO、DOK、LIL、CSR、CSC、BSR、DIA。为什么选择这条学习路线我在这里就只能长话短说了，具体原因等我把 SciPy 稀疏矩阵的 7 种格式全部介绍完你们就自然而然的可以理解了。此外，我能想出这样一条学习路线并不是一瞬之间，因为我也尝试过其他的顺序以及参考过网上其他博客的顺序，而只是我个人感觉这样的学习路线比较简单。在之后的内容中，你们完全可以发现我首先把 SciPy 稀疏矩阵的 7 种格式划分到了 3 个板块中，这 3 个板块分别是：{COO, DOK}，{DIA}以及{BSR, CSC, CSR, LIL}；然后在板块内和板块间做个排序就得出了我的学习路线。

小结

到目前为止，关于稀疏矩阵和我提出的 SciPy 稀疏矩阵的学习路线的介绍就已经结束了。最后，当然是要留点悬念喽~！我给 SciPy 稀疏矩阵的 7 种格式划分成上述 3 个板块以及做出排序得到学习路线的原因大家可以先自己去思考一下。按照我提出的学习路线，下回开始板块{COO, DOK}中的 COO！

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针对 SciPy 稀疏矩阵有比我这个更容易、门槛更低的学习路线的可以后台回复“加群”，备注：Python 机器学习算法说书人，不备注可是会被拒绝的哦~