在SciPy中，稀疏矩阵可以通过scipy.sparse模块来处理。下面是一个简单的示例，演示如何创建和操作稀疏矩阵：
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跨境电商服务器import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# 创建一个稀疏矩阵
data = np.array([1, 2, 3, 4])
row_indices = np.array([0, 1, 2, 3])
col_indices = np.array([0, 1, 2, 3])
sparse_matrix = csr_matrix((data, (row_indices, col_indices)), shape=(4, 4))
# 输出稀疏矩阵
print(sparse_matrix)
# 访问稀疏矩阵的元素
print(sparse_matrix[0, 0])
# 稀疏矩阵的运算
sparse_matrix_transpose = sparse_matrix.transpose()
print(sparse_matrix_transpose)
除了上述示例中的方法，还可以使用scipy.sparse模块中的其他函数和方法来进行稀疏矩阵的操作，如矩阵乘法、矩阵转置、矩阵相加等。详细的使用方法可以查看SciPy官方文档。
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