csr 或者coo .todense()返回矩阵

# data为csr matrix 或者是 coo matrix
>>> print(data)(0, 0)        -1.0(0, 1)        -0.64(0, 2)        -0.86437(0, 3)        -1.0(0, 4)        -0.37037(0, 5)        0.155011...
>>> m = data.todense()
# 验证
>>> type(m)
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
>>> m
matrix([[-1.,-0.64,-0.86437, ... ,-0.425532,1.,-0.82064 ],[-0.999528,-1.,-0.515396, ... ,0.106383,1.,-0.59106 ],[-0.999529,-1.,-0.515396, ... ,0.106383,0.979475,-0.873068],...,[-0.998776,-1.,-0.159091, ... ,0.787234,1.,-0.784216],[-0.997679,-1.,-0.159091, ... ,0.787234,0.982601,-0.737859],[-0.999076,-1.,-0.159091, ... ,0.787234,1.,-0.660596]])

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