压缩稀疏矩阵的某种存储方式(开始不是很懂，后来发现网上解释的也不是很清楚，故来解释一发。以下为官方的例子)
（注：论文的行下标和列下标均从0开始）>>> 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]])
data 表示 元数据 显然为1， 2， 3， 4， 5， 6
shape 表示 矩阵的形状 为 3 * 3
indices 表示 各个数据在各行的下标， 从该数据我们可以知道：数据1在某行的0位置处， 数据2在某行的2位置处，6在某行的2位置处。
而各个数据在哪一行就要通过indptr参数得到的
indptr 表示每行数据的个数：[0 2 3 6]表示从第0行开始数据的个数，0表示默认起始点，0之后有几个数字就表示有几行，第一个数字2表示第一行有2 - 0 = 2个数字，因而数字1，2都第0行，第二行有3 - 2 = 1个数字，因而数字3在第1行，以此类推，我们能够知道所有数字的行号
Example: 数字6 ，indptr推出在第2行，indices推出在第2列。
（若有不正，敬请指出）