Python利用稀疏矩阵节省内存的实例

优化内存使用是编程中的常见挑战之一。在处理大规模数据集时，常常会遇到大量的零元素，这些零元素占据了大量的内存空间。为了解决这个问题，可以使用稀疏矩阵来节省内存。稀疏矩阵是一种只存储非零元素的矩阵表示方法，通过只存储非零元素的位置和值，可以大大减少存储空间的需求。

下面我们将以一个示例来演示如何在Python中使用稀疏矩阵来节省内存。

首先，我们需要安装并导入scipy库，它提供了处理稀疏矩阵的功能。

pip install scipy
from scipy.sparse import csr_matrix

假设我们有一个非常大的二维矩阵，其中大部分元素都是零。我们可以使用scipy库中的csr_matrix函数将该矩阵转换为稀疏矩阵。

# 创建一个普通的二维矩阵
matrix = [
    [