好的，下面我们开始今天的 SciPy 高级科学计算讲座，主要内容包括稀疏矩阵、傅里叶变换和优化算法。 一、稀疏矩阵 在科学计算中，我们经常遇到大规模矩阵，但这些矩阵中可能包含大量的零元素。如果直接存储这些零元素，会浪费大量的内存空间，并且在计算时会增加不必要的计算量。稀疏矩阵是一种专门用于存储和处理这类矩阵的数据结构，它只存储非零元素及其对应的索引信息。 1. 稀疏矩阵的存储格式 SciPy 提供了多种稀疏矩阵的存储格式，每种格式都有其特定的优势和适用场景。常用的格式包括： CSR (Compressed Sparse Row): 按行压缩的稀疏矩阵，适用于行操作频繁的场景。 CSC (Compressed Sparse Column): 按列压缩的稀疏矩阵，适用于列操作频繁的场景。 COO (Coordinate list): 坐标列表格式，存储非零元素的行索引、列索引和值，易于构建，但不适合数值计算。 LIL (List of Lists): 基于列表的格式，方便进行稀疏矩阵的增删操作，但不适合数值计算。 DIA (Diagonal): 对角线存储格式，适用于对角矩阵或接近对角矩阵 …