FedR代码的学习

wwcnt_mat = sparse.csr_matrix((dat_values, (row_indxs, col_indxs)))

这句代码创建了一个稀疏矩阵（sparse matrix） wwcnt_mat，其中 dat_values 是矩阵中非零元素的值，而 (row_indxs, col_indxs) 是对应的非零元素所在的行和列的索引。

具体地说，sparse.csr_matrix((dat_values, (row_indxs, col_indxs))) 是使用 scipy.sparse 库的 csr_matrix 函数来创建一个稀疏矩阵。在这个函数中，第一个参数 dat_values 是一个包含了矩阵中所有非零元素值的列表；第二个参数 (row_indxs, col_indxs) 则是一个元组，其中 row_indxs 是一个包含了非零元素所在行的索引的列表，而 col_indxs 是包含了非零元素所在列的索引的列表。

例如，如果 dat_values = [3, 1, 2]，row_indxs = [0, 1, 2]，col_indxs = [1, 2, 0]，那么 sparse.csr_matrix((dat_values, (row_indxs, col_indxs))) 将创建一个3x3的稀疏矩阵，其中 (0, 1) 处的元素值为 3，(1, 2) 处的元素值为 1，(2, 0) 处的元素值为 2，而其它位置的元素值都为零。注意，这里行索引和列索引的顺序与通常的 (row, column) 顺序相反，因为 csr_matrix 的参数顺序是 (data, (row_ind, col_ind))。

稀疏矩阵是一种特殊的矩阵存储方式，它仅存储非零元素的值及其索引，从而节省内存空间。在处理大规模数据时，稀疏矩阵能够显著提高计算效率和降低存储开销。