Python scipy.sparse.csr_marix与Matlab等效

Question

我正在读一篇论文，但他们的代码是python的，所以我决定将其转换为Matlab代码以适应我的工作。然而，有一小段代码我不明白

  S = scipy.sparse.csr_matrix((D, (R, C)), shape=(r, old_dim))
  MSt = scipy.sparse.csr_matrix.dot(M, S.T)

有人能解释一下他们在这里想干什么吗？上面这行是什么意思？ 注：变量D、R和C是从

    C = np.arange(old_dim)
    R = np.random.random_integers(r, size=old_dim) - 1
    D = np.random.randint(2, size=old_dim) * 2 - 1
     % also r and old_dim are dimension sizes e.g 5 or 10

我理解这部分。我只是不知道稀疏csr_矩阵（D，（R，C）是什么意思，它的Matlab等价物是什么

Answer 1

dc和R代表Data, Column and Row。它传递非零元素以创建稀疏矩阵。这非常接近MATLAB语法^{}

• i是行索引，对应于R
• j是列索引， 对应于C
• v是对应于D的值