好的，我一直在寻找答案，现在我更清楚了：Scipy 文档没有详细说明解释，但维基百科的文章更加清晰。对于那些正在寻找答案的人，有两大类稀疏矩阵：

a) 用于构造矩阵的稀疏类型：

• DOK (Dictionary Of Keys)：将（行、列）映射到元素值的字典。它使用哈希表，因此设置元素很有效。

• LIL（列表列表）：LIL 每行存储一个列表。lil_matrix 格式是基于行的，所以如果我们想在其他操作中使用它，转换为 CSR 是有效的，而转换为 CSC 则不太有效。

• COO（COOrdinate list）：存储（行、列、值）元组的列表。

b) 支持高效访问、算术运算、列或行切片以及矩阵向量乘积的稀疏类型：

• CSR（压缩稀疏行）：类似于 COO，但压缩行索引。以从左到右从上到下（“行优先”）的顺序保存 M 的所有非零条目（第一行中的所有元素，第二行中的所有元素，依此类推）。行索引和行切片效率更高，因为同一行中的元素连续存储在内存中。

• CSC（压缩稀疏列）：与 CSR 类似，只是首先按列读取值。在列索引和列切片中更有效。

使用 a) 类型之一构建矩阵后，要执行乘法或求逆等操作，我们应该将矩阵转换为 CSC 或 CSR 格式。

如果您希望一个易于理解的实现有机会使矩阵更大并且能够进行行/列操作，我建议您coo_matrix。coo_matrix 构造起来高效且快速，但算术运算在此矩阵上效率不高。相反，您可以轻松地将 coo_matrix 转换为在column_slicing/row_slicing中有效的 csc_matrix/csr_matrix，这样您就可以进行高效的乘法或求逆。