sparse.csr_matrix矩阵的压缩存储

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>>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6])
>>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
>>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray()
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 6]])

以官方文档为例，此时data代表的是存储的值的数组，indices代表的是每一行中第几列有对应data中的元素，即从indices中可以推断出列的信息，

indptr则用来推断出行的信息，默认元素开始为0，第一个元素为2，则证明第一行中有2-0=2个元素，所以将data数组中前另个元素写入第一行中，而indices前两个元素为0,2，则代表第0列和第2列。前两第二个元素为3，证明第二行中有3-2=1个元素，该元素为data[2]=3,且存储在indices[2] = 2列中。依次类推。

>>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
>>> col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
>>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray()
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 6]])

这个形式比较简单，将data放入对应的row和col就行了。