稀疏矩阵的线性代数
对于稀疏矩阵来说，其线性代数操作可以使用 scipy.sparse.linalg 实现：
In [1]:
import scipy.sparse.linalg
矩阵操作
scipy.sparse.linalg.inv- 稀疏矩阵求逆
scipy.sparse.linalg.expm- 求稀疏矩阵的指数函数
矩阵范数
scipy.sparse.linalg.norm- 稀疏矩阵求范数
线性方程组求解
提供了一系列求解方法： http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.linalg.html#solving-linear-problems
主要使用的是迭代方法求解。
特征值分解和奇异值分解
对于特别大的矩阵，原来的方法可能需要太大的内存，考虑使用这两个方法替代：
scipy.sparse.linalg.eigs- 返回前 k 大的特征值和特征向量
scipy.sparse.linalg.svds- 返回前 k 大的奇异值和奇异向量
