“scipy.sparse.issparse”如何工作？它总是返回“假”

Question

scipy.sparse.issparse 在这篇文章中使用。

是否可以使用 scikit-learn K-Means Clustering 指定您自己的距离函数？

但是，我不知道它是如何工作的。我已经找到了文件，它是空的。 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

from scipy.sparse import issparse

issparse([0, 0, 0])
>> False

issparse([[1, 0, 0], [0, 0, 0]])
>> False

它总是返回False。我怎样才能让它回来True？

Answer 1

issparse与输入有多少元素无关。相反，scipy.sparse定义了许多优化用于表示稀疏矩阵的类型，并issparse确定输入是否为稀疏矩阵对象。

In [1]: import scipy.sparse

In [2]: scipy.sparse.issparse(scipy.sparse.bsr_matrix([[1, 0], [0, 1]]))                          
Out[2]: True