Scipy是一个Python中用于进行科学计算的工具集，有很多功能，如计算机统计学分布、信号处理、计算线性代数方程等。scikit-learn需要使用Scipy来对算法进行执行，其中用的最多的就是Scipy中的sparse函数了。Sparse函数用来生成稀疏矩阵，而稀疏矩阵用来存储那些大部分为数值为0的np数组，这种类型的数组在sckit-learn的实际应用中也非常常见。
下面的代码演示生成稀疏矩阵：
import numpy as np from scipy import sparse matrix = np.eye(6) sparse_matrix = sparse.csr_matrix(matrix) print("对角矩阵: \n{}".format(matrix)) print("\nsparse存储的矩阵: \n{}".format(sparse_matrix))
