pyspark中的稀疏矩阵/ CSC矩阵

稀疏矩阵是一种特殊的矩阵，其中大部分元素为零。相比于稠密矩阵，稀疏矩阵在存储和计算上具有更高的效率。在pyspark中，稀疏矩阵可以使用CSC（Compressed Sparse Column）格式进行表示和操作。

CSC矩阵是一种常用的稀疏矩阵存储格式，它将矩阵按列进行存储。CSC矩阵由三个数组构成：values、rowIndices和columnPointers。values数组存储了非零元素的值，rowIndices数组存储了非零元素所在的行索引，columnPointers数组存储了每一列的起始位置在values和rowIndices数组中的索引。

稀疏矩阵在很多领域都有广泛的应用，特别是在大规模数据处理和机器学习中。由于稀疏矩阵的存储和计算效率高，可以节省内存和计算资源，因此在处理大规模数据时非常有用。

在pyspark中，可以使用SparseVector类来表示稀疏矩阵。SparseVector类提供了一些方法来创建、操作和转换稀疏矩阵。例如，可以使用SparseVector类的fromCOO方法从COO（Coordinate）格式的稀疏矩阵创建稀疏向量，可以使用toArray方法将稀疏向量转换为数组形式。

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