python - "scipy.sparse.issparse"是如何工作的？它总是返回 "False"

Question

scipy.sparse.issparse 用于本文。

Is it possible to specify your own distance function using scikit-learn K-Means Clustering?

但是，我不知道它是如何工作的。我已经找到了文档，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。我怎样才能让它返回 True？

Answer 1

issparse 与输入有多少元素无关。相反，scipy.sparse 定义了许多为表示稀疏矩阵而优化的类型，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