介绍稀疏矩阵的CSC存储方式

稀疏矩阵的CSC（Compressed Sparse Column）存储方式是一种压缩列存储方式，它将所有的非零元素按列压缩存储，每一列的非零元素都存储在一个连续的数组中，同时记录每一列的非零元素在该列中的起始位置和终止位置。

具体地，CSC格式包含三个数组：data、indices和indptr。

- data：是一个一维数组，存储所有的非零元素，按列压缩存储，从左到右，从上到下，每列的非零元素按行顺序存储；
- indices：是一个一维数组，存储所有非零元素的行索引，按列压缩存储，从左到右，从上到下，每列的非零元素按行顺序存储；
- indptr：是一个一维数组，存储每一列的第一个非零元素在data和indices中的位置，以及最后一个非零元素的下一个位置，也就是说，indptr[k+1]-indptr[k]就是第k列的非零元素个数。

以一个例子来说明CSC格式的存储方式。给定一个3×3的矩阵：

1 0 0
0 0 2
0 3 0

将其用CSC格式存储，得到以下三个数组：

data = [1, 3, 2]
indices = [0, 2, 1]
indptr = [0, 1, 3, 3]

其中，data、indices和indptr分别表示非零元素的值、行索引和列指针。例如，data中的第一个元素1表示第一列的第一个非零元素的值，indices中的第一个元素0表示第一列的第一个非零元素在原矩阵中的行索引，indptr中的第一个元素0表示第一列的第一个非零元素在data和indices中的起始位置，最后一个元素3表示最后一列的最后一个非零元素的下一个位置。

CSC格式的存储方式在矩阵乘法和其他矩阵运算中具有很好的性质，例如，可以高效地进行矩阵乘法、矩阵转置、矩阵向量乘法等运算。同时，CSC格式也是SciPy中的稀疏矩阵存储和计算的默认格式之一，对于大规模矩阵的处理具有非常重要的作用。