除了 SciPy v0.11 引用指南，我找不到更多关于 scipy.sparse 索引的信息，它说
The lil_matrix class supports basic slicing and fancy indexing with a similar syntax to NumPy arrays.. I have read numpy document about index, but I didn't understand it clearly, for example,
Asp = sparse.lil_matrix((3,3))
Asp.setdiag(zeros(3))
Asp[0, 1:3] = 10
print Asp.todense()
1. 为什么输出是
[[ 0. 10. 10.] [ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]]
what does [0,1:3] meaning? if I use
Asp[0, 1:2,3] = 10
出现错误:
IndexError: invalid index，我不知道原因。
2.获取每行所有非零值的最快方法是什么？
请您参考如下方法:
对于你的第二个问题，使用 nonzero() 方法。我不得不挖掘 the source找到它，因为我在任何引用文档中都找不到它。
def nonzero(self):
"""nonzero indices
Returns a tuple of arrays (row,col) containing the indices
of the non-zero elements of the matrix.
Examples
--------
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> A = csr_matrix([[1,2,0],[0,0,3],[4,0,5]])
>>> A.nonzero()
(array([0, 0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 2]))
"""
