官方文档如下： numpy.nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero. Returns a tuple of arrays, one for each dimension of a, containing the indices of the non-zero elements in that dimension. The values in a are always tested and returned in r
和稠密矩阵相比，稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。稀疏矩阵本质上还是矩阵，只不过多数位置是空的，那么存储所有的 0 非常浪费。稀疏矩阵的存储机制有很多种 (列出常用的五种)：
具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。
当使用布尔数组直接作为下标对象或者元组下标对象中有布尔数组时，都相当于用nonzero()将布尔数组转换成一组整数数组，然后使用整数数组进行下标运算。
数组的索引就是列表中的下标，来表明数组中元素的顺序位置;通过查询索引可以获取到想要的元素， 切片是截取到需要元素的集合。
本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x
其实我比较疑惑的地方是toarray()这个方法，count_data 为什么可以通过这个方法可以转化成那个样子，后来查了一下资料： 下面是一个关于csr_matrix的实例：
AiTechYun 编辑：Yining 在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵
NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量 # 行向量 vector_row = np.array([1, 2, 3]) # 列向量 vector_column = np.array([[1],
大约七八年前，我曾经用 pyOpenGL 画过地球磁层顶的三维模型，这段代码至今仍然还运行在某科研机构里。在那之前，我一直觉得自己是一个合（you）格（xiu）的 python 程序员，似乎无所不能。但磁层顶模型的显示效果令我沮丧——尽管这个模型只有十几万个顶点，拖拽、缩放却非常卡顿。最终，我把顶点数量删减到两万左右，以兼顾模型质量和响应速度，才勉强交付了这个任务。从此我开始怀疑 python 的性能，甚至一度怀疑 python 是否还是我的首选工具。
Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！所以专门学习记录一下numpy是十分有必要的！
例如：import numpy as np data1=[6,7.5,8,0,1] #创建简单的列表 print(data1) arr1=np.array(data1) #将列表创建数组 print(arr1)
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
'''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置'''
Numpy是用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。
# -*- coding: utf-8 -*- """ 主要记录代码，相关说明采用注释形势，供日常总结、查阅使用，不定时更新。 Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
Numpy是Python的一个很重要的第三方库，很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。Numpy的一个重要特性是它的数组计算。
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