我使用的是Python 3.23，我希望将稀疏的VECTOR与密集的MATRIX相乘。首先将稀疏向量展开为密集向量然后乘法的想法从任何观点来看都是愚蠢的，除了mem管理直到实际展开。那里的零会更贵......
另外，是否有人知道SciPy保持稀疏模式的一维矩阵的好方法？我使用的唯一一个（诚然）是三个向量（x，y，value）的经典符号，所以我不得不使用np.ones（len（...））来使它工作。
嗯..评论欢迎！
答案 0 :(得分：1)
使用Scipy稀疏矩阵类存储向量：
x = csr_matrix(np.random.rand(1000) > 0.99).T
print x.shape # (1000, 1)