让我们考虑稀疏矩阵
import numpy as np
import scipy.sparse as sps
A = sps.csc_matrix([[0, 1], [0, 0]])
L = sps.csc_matrix([[1, 1],[0, 0]]).astype(bool)
其中 A 是任意数值矩阵，L 是用于连续选择减少的稀疏逻辑矩阵。
print(A[L]) 的输出
matrix([[0, 1]])
然后在数字上看起来没问题，但是输出类型 numpy.matrix 非常不幸，因为它既是密集矩阵类型，也是一个不推荐使用的矩阵类型。
有没有办法通过另一个稀疏矩阵来索引一个稀疏矩阵，从而获得稀疏矩阵？我正在考虑最小化这里的计算开销。